机器学习实验---人工神经网络MLP基于sklearn的实现

导语

上次写了随机森林的基于sklearn库的大致实现步骤，这次我们来看看人工神经网络的实现步骤吧~

MLP就是多层感知器的意思，我们这里也是通过引入MLPClassifier来实现的。

步骤详解：

首先从sklearn中导入MLPC
导入待训练的数据集
通过调用MLPC训练器对训练集进行训练
利用训练集对测试数据进行测试
返回错误率

from sklearn.neural_network import MLPClassifierx = [[0,0]y = [0,1]clf = MLPClassifier(solver='lbfgs',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(5,2),random_state=1)clf.fit(X,y)X1 = [[2,2],[-1,2]]preY1 = clf.predict(X1)

以上代码从输入训练集，和输入测试集，最后给出了对测试集的预测。

那我们接下来解析一下MLPClassifier分类器的属性设定吧~

solver='lbfgs'

solver给的是神经网络的求解方法，lbfgs是其中一种求解方法，在数据比较小的时候表现较好。
adam这种方法则鲁棒性较强，
sgd则在参数调整较优的时候会有最佳表现。

本文代码来自于官网，思路是参考的各路大神的博客~