PyTorch深度学习实战 基于多层感知机模型和随机森林模型的某地房价预测_使用感知器实现房价预测

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在预处理过数据集后，构建MLP模型，并设置模型的超参数，并在训练集上训练模型。



代码清单2 训练多层感知机模型

def trainMLP(X_train, y_train):
model_mlp = MLPRegressor(
hidden_layer_sizes=(20, 1), activation=‘logistic’, solver=‘adam’, alpha=0.0001, batch_size=‘auto’,
learning_rate=‘constant’, learning_rate_init=0.001, power_t=0.5, max_iter=5000, shuffle=True,
random_state=1, tol=0.0001, verbose=False, warm_start=