多层感知器分类器：用于多类别分类任务的神经网络算法

多层感知器（Multilayer Perceptron，简称 MLP）是一种常用的神经网络算法，被广泛应用于多类别分类任务。它由输入层、隐藏层和输出层组成，通过多个神经元节点和权重连接来学习特征表示和分类决策。本文将详细介绍多层感知器分类器的原理，并提供相应的Python代码实现。

首先，我们需要导入所需的库和模块，包括NumPy用于数值计算和数据处理，以及Scikit-learn用于构建和评估分类器模型。

import numpy as np
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics impor