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【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）

news 文章来源：https://blog.csdn.net/Gyangxixi/article/details/132291364 2025/5/25 1:33:53

【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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