sklearn MLPClassifier -零个隐藏层(即逻辑回归)

sklearn MLPClassifier是scikit-learn库中的一个类，用于实现多层感知器（Multilayer Perceptron，MLP）算法。MLP是一种人工神经网络模型，常用于解决分类和回归问题。

MLPClassifier中的零个隐藏层指的是模型只包含输入层和输出层，没有中间的隐藏层。这相当于将MLP简化为逻辑回归模型。

逻辑回归是一种广义线性模型，用于解决二分类问题。它通过将输入特征与权重相乘，并经过一个激活函数（通常是sigmoid函数）得到输出结果，从而进行分类预测。

MLPClassifier的优势在于可以处理非线性关系，并且具有较强的拟合能力。它可以通过调整参数来控制模型的复杂度，如隐藏层的数量和大小、激活函数的选择等，从而适应不同的数据集和问题。

适用场景：

• 二分类问题：MLPClassifier适用于解决二分类问题，如垃圾邮件分类、疾病诊断等。
• 非线性关系建模：当数据集中存在复杂的非线性关系时，MLPClassifier可以更好地拟合数据。
• 特征工程：MLPClassifier对于特征工程的需求较低，可以直接处理原始特征。

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