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如何确定哪一个是在scikit learn MLPRegressor中训练和测试的？

在scikit-learn的MLPRegressor中，我们可以通过以下步骤来确定哪一个数据集用于训练和测试：

数据集划分：首先，我们需要将原始数据集划分为训练集和测试集。常见的划分方法是使用train_test_split函数，将数据集按照一定比例划分为训练集和测试集。例如，可以将数据集划分为70%的训练集和30%的测试集。
数据准备：在划分好的训练集和测试集上，我们需要将特征和目标变量分开，并进行必要的数据预处理，如特征缩放、特征编码等。
模型训练：接下来，我们可以使用MLPRegressor模型对训练集进行训练。MLPRegressor是一种多层感知器回归模型，用于解决回归问题。它可以通过调整参数来优化模型性能。
模型评估：完成模型训练后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。常见的评估指标包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）等。较小的误差值表示模型的预测结果与真实值较为接近。

总结起来，确定在scikit-learn的MLPRegressor中训练和测试的数据集的步骤如下：

划分原始数据集为训练集和测试集；
对训练集和测试集进行数据准备，包括特征和目标变量的分离以及数据预处理；
使用MLPRegressor模型对训练集进行训练；
使用测试集评估模型性能。

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