(mlpclassifier) 详解 Scikit-learn 的 neural_network.MLPClassifier函数：多层感知器分类器
Scikit-learn的neural_network.MLPClassifier是一个用于分类问题的多层感知器算法。
先安装scikit-learn库，可以用以下命令安装:
pip install -U scikit-learn首先，我们需要引入必要的库。在这个例子中，我们使用scikit-learn库中的neural_network模块的MLPClassifier类，以及datasets模块用于加载鸢尾花数据集，model_selection模块中的train_test_split函数用于分割训练和测试数据，metrics模块用于计算准确率。
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn import metrics
from sklearn.neural_network import MLPClassifier然后，我们加载鸢尾花数据集并分割测试/训练数据。
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=1)接下来，我们定义并训练模型。多层感知器分类器常常需要调整的参数包括隐藏层的层数和每一层的神经元个数(hidden_layer_sizes), 激活函数(activation)，求解方法(solver)，正则化项系数(alpha)，随机种子(random_state)，训练最大迭代次数(max_iter)等。
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001, random_state=1, max_iter=500)
mlp.fit(x_train, y_train)然后，我们使用测试数据进行预测，并输出准确率。
y_predicted = mlp.predict(x_test)
print("准确率：", metrics.accuracy_score(y_test, y_predicted))以上就是使用Scikit-learn的neural_network.MLPClassifier进行多层感知器分类的一个基础例子。实际在使用时可根据问题进行初始参数调整，例如更改隐藏层的层数或者神经元个数，改变激活函数等。
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