MLPClassifier是scikit-learn提供的一个多层感知机（MLP）分类器，用于解决分类问题。它通过神经网络结构进行训练，支持多种激活函数、优化算法和正则化方法。以下是主要参数简介：1.hidden_layer_sizes：隐藏层的神经元数量，例如(100,)表示单隐藏层有100个神经元，(50,30)表示两层分别有50和30个神经元。2.activation：激活函数，可选'identity'（线性）、'logistic'（sigmoid）、'tanh'或'relu'（默认）。3.solver：优化算法，可选'lbfgs'（适合小数据集）、'sgd'（随机梯度下降）或'adam'（默认，适合大数据集）。4.alpha：L2正则化系数，默认0.0001，用于防止过拟合。5.batch_size：随机梯度下降的批量大小，默认'auto'（min(200,n_samples)）。6.learning_rate：学习率策略，可选'constant'（固定）、'invscaling'（逐渐减小）或'adaptive'（自适应调整）。7.max_iter：最大迭代次数，默认200。8.random_state：随机种子，用于重现结果。9.early_stopping：是否使用早停（验证集性能下降时停止），默认False。10.validation_fraction：早停时验证集的比例（0-1），默认0.1。示例：fromsklearn.neural_networkimportMLPClassifierclf=MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,),activation='relu',solver='adam')注意：MLP对特征缩放敏感，建议预先标准化数据。
