【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:
-
输入层(Input Layer): 接受特征向量作为输入。
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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。
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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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