입력, 출력 레이어 sklearn python

Question

나는 여기에 실종 된 것 같지만 Sklearn의 Mlp 회귀 기가 입력 및 출력 레이어의 뉴런 수를 계산하거나 정의하는 방법은 무엇입니까?

문서에서 설명을 찾을 수 없습니다.

Answer 1

Sklean은 fit 메서드 내에서 입력 및 출력 모양을 정의합니다. 사실 sklearn의 모든 모델은 fit이라는 메서드를 구현하는 클래스입니다.

여기에 코드가 sklearn.neural_network.MLPRegressor의 경우를 보이는 방법은 다음과 같습니다 모두가 함께 작동하는 방법 github의 코드가 더 이해하기

def fit(self, X, y): 
    """Fit the model to data matrix X and target(s) y. 
    Parameters 
    ---------- 
    X : array-like or sparse matrix, shape (n_samples, n_features) 
     The input data. 
    y : array-like, shape (n_samples,) or (n_samples, n_outputs) 
     The target values (class labels in classification, real numbers in 
     regression). 
    Returns 
    ------- 
    self : returns a trained MLP model. 
    """ 
    return self._fit(X, y, incremental=False) 

확인합니다.