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。
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