相关知识点: 试题来源: 解析 参数hidden_layer_sizes=(60,50)表示的是一个多层感知器(MLP)模型的参数设置,其中包含两个隐藏层,第一个隐藏层有60个神经元,第二个隐藏层有50个神经元。正确的答案是B.错。反馈 收藏
在调参过程中,我们通常关注以下参数: hidden_layer_sizes:影响模型的容量和拟合能力。 activation:影响模型的非线性表示能力。 solver:影响优化算法的选择和效率。 alpha:控制正则化的强度,防止过拟合。 batch_size和learning_rate(对于sgd和adam求解器):影响模型的训练速度和稳定性。 3. 使用网格搜索或随机搜索进行参...
MLPClassifier 参数 1.hidden_layer_sizes:元祖格式,长度=n_layers-2, 默认(100,),第i个元素表示第i个隐藏层的神经元的个数。 2.activation:{‘identity’, ‘logistic’, ‘tanh’, ‘relu’}, 默认‘relu -‘identity’: no-op activation, useful to implement linear bottleneck, 返回f(x) = x -‘...
以下是MLPClassifier的默认参数及其含义: -`hidden_layer_sizes`:默认为(100,),表示隐藏层的数量和每个隐藏层的神经元数量。例如,(100,)表示一个具有100个神经元的单隐藏层。 -`activation`:默认为'relu',表示激活函数的类型。常见的激活函数包括'relu'、'logistic'和'tanh'。 -`solver`:默认为'adam',表示...
hidden_layer_sizes:tuple,第i个元素表示第i个隐藏层的神经元个数。 activation:隐藏层激活函数,identity、logistic、tanh、relu。 solver:权重优化算法,lbfgs、sgd、adam。 alpha:正则化项参数。 batch_size:随机优化的minibatches的大小。 learning_rate:学习率,constant、invscaling、adaptive。
net = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001, batch_size='auto', learning_rate='constant', learning_rate_init=0.001, power_t=0.5, max_iter=200, shuffle=True, random_state=None, tol=0.0001, ...
hidden_layer_sizes参数, 默认[100, ],这意味着模型中只有一个隐藏层,而隐藏层中的节点数是100。如果我们定义为[10,10],即模型中有两个隐藏层,每层有10个节点。 activation参数即激活函数的选择,可选“ identity”、“logistic”、“tanh”以及 “relu”, 默认情况下参数值是“relu” 。其中 “identity”表示...
#修改模型的alpha参数 mlp_alpha = MLPClassifier(solver='lbfgs',hidden_layer_sizes=[10,10],activation='tanh',alpha=1) mlp_alpha.fit(X_train,y_train) Z3 = mlp_alpha.predict(np.c_[xx.ravel(),yy.ravel()]) #给每个分类中的样本分配不同的颜色 ...
mlp = MLPClassifier(solver='lbfgs', activation='tanh', random_state=0, hidden_layer_sizes=[10, 10], max_iter=1000) # 使用训练集对 MLP 分类器进行训练 mlp.fit(X_train, y_train) # 打印模型在训练集上的准确率 print('Accuracy on train set: {:.2f}'.format(mlp.score(X_train, y_tra...