基于sklearn.neural_network的回归模型

sklearn.neural_network是scikit-learn库中的一个模块，用于构建和训练神经网络模型。在处理回归问题时，可以使用sklearn.neural_network中的MLPRegressor类。下面将介绍如何使用MLPRegressor构建回归模型，并给出一个具体的使用例子。

首先，我们需要导入需要的库和模块：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
import numpy as np

接下来，我们需要准备数据集。在这个例子中，我们使用一个简单的人工数据集，该数据集包含两个特征和一个目标变量。可以使用numpy生成数据集：

X = np.random.rand(100, 2)  # 生成100个样本，每个样本有2个特征
y = 3*X[:, 0] + 5*X[:, 1] + np.random.randn(100)  # 构造目标变量 y，这里使用两个特征的线性组合加上噪声

然后，我们将数据集分为训练集和测试集：

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们需要创建一个MLPRegressor对象，并设置一些超参数。在这个例子中，我们设置了两个隐藏层，一个包含10个神经元，另一个包含5个神经元。默认情况下，MLPRegressor使用ReLU激活函数和adam优化算法。

mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(10, 5), random_state=42)

然后，我们使用训练集数据来训练模型：

mlp.fit(X_train, y_train)

训练完成后，我们可以使用测试集来评估模型的性能。在这个例子中，我们使用均方误差（MSE）作为评估指标：

y_pred = mlp.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error: ", mse)

最后，我们可以使用模型进行预测。在这个例子中，我们使用一个新的样本来预测目标变量的值：

new_sample = np.array([[0.5, 0.7]])
prediction = mlp.predict(new_sample)
print("Prediction: ", prediction)

这样，我们就完成了使用sklearn.neural_network中的MLPRegressor构建回归模型的过程。通过调整超参数和处理更复杂的数据集，可以进一步优化回归模型的性能。