【Sklearn】基于多层感知器算法的数据分类预测(Excel可直接替换数据)

【Sklearn】基于多层感知器算法的数据分类预测(Excel可直接替换数据)

  • 1.模型原理
  • 2.模型参数
  • 3.文件结构
  • 4.Excel数据
  • 5.下载地址
  • 6.完整代码
  • 7.运行结果

1.模型原理

多层感知器(Multilayer Perceptron,MLP)是一种前馈神经网络,用于解决分类和回归问题。它包含输入层、若干个隐藏层和输出层,每个神经元都与前一层的所有神经元连接,而隐藏层和输出层的神经元通过权重进行连接。这些权重在训练过程中调整以最小化损失函数,从而使模型能够学习数据的特征和模式。

模型原理:

  1. 输入层(Input Layer): 接受特征向量作为输入。

  2. 隐藏层(Hidden Layers): 通过一系列权重和激活函数的计算,将输入层的特征转化为更高层次的表示。每一层的输出都作为下一层的输入。

  3. 输出层(Output Layer): 最后一个隐藏层连接到输出层,输出层的神经元表示不同的类别或预测值。

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