MLPclassifier，MLP 多层感知器的的缩写（Multi-layer Perceptron）

最新推荐文章于 2025-06-26 15:59:16 发布

??yy

最新推荐文章于 2025-06-26 15:59:16 发布

阅读量516

点赞数

文章标签：人工智能

本文介绍了使用sklearn库中的MLPClassifier进行多层感知器分类的过程。包括如何设置隐藏层及神经元数量、选择求解器等关键配置项，并展示了预测和获取模型权重的方法。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

先看代码（sklearn的示例代码）：

[python] view plain copy

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
X = [[0., 0.], [1., 1.]]
y = [0, 1]
clf = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5,
hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1)
clf.fit(X, y)
print 'predict\t',clf.predict([[2., 2.], [-1., -2.]])
print 'predict\t',clf.predict_proba([[2., 2.], [1., 2.]])
print 'clf.coefs_ contains the weight matrices that constitute the model parameters:\t',[coef.shape for coef in clf.coefs_]
print clf
c=0
for i in clf.coefs_:
c+=1
print c,len(i),i

说明：

MLPclassifier，MLP 多层感知器的的缩写（Multi-layer Perceptron）

fit(X,y) 与正常特征的输入输出相同

solver='lbfgs', MLP的求解方法：L-BFGS 在小数据上表现较好，Adam 较为鲁棒，SGD在参数调整较优时会有最佳表现（分类效果与迭代次数）；
SGD标识随机梯度下降。疑问：SGD与反向传播算法的关系
alpha:L2的参数：MLP是可以支持正则化的，默认为L2，具体参数需要调整
hidden_layer_sizes=(5, 2) hidden层2层,第一层5个神经元，第二层2个神经元)

计算的时间复杂度（非常高。。。。）：
Suppose there are n training samples, m features, k hidden layers, each containing h neurons - for simplicity, and o output neurons. The time complexity of backpropagation is O(n\cdot m \cdot h^k \cdot o \cdot i), where i is the number of iterations. Since backpropagation has a high time complexity, it is advisable to start with smaller number of hidden neurons and few hidden layers for training.
涉及到的设置：隐藏层数量k，每层神经元数量h，迭代次数i。