如何为RandomSearchCV定义具有两个隐藏层的MLPR

RandomSearchCV是一种用于超参数调优的机器学习模型选择方法。MLPR（Multi-Layer Perceptron Regressor）是一种多层感知器回归模型，它是一种人工神经网络模型，用于解决回归问题。

为RandomSearchCV定义具有两个隐藏层的MLPR，可以通过以下步骤实现：

1. 导入所需的库和模块：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV

1. 定义MLPR模型：

mlpr = MLPRegressor()

1. 定义参数空间：

param_space = {
    'hidden_layer_sizes': [(n1, n2) for n1 in range(10, 101, 10) for n2 in range(10, 101, 10)],
    'activation': ['relu', 'tanh', 'logistic'],
    'solver': ['adam', 'sgd'],
    'alpha': [0.0001, 0.001, 0.01, 0.1],
    'learning_rate': ['constant', 'adaptive']
}

在上述代码中，我们定义了隐藏层的大小、激活函数、求解器、正则化参数和学习率等参数的取值范围。

1. 定义RandomSearchCV对象：

random_search = RandomizedSearchCV(mlpr, param_space, n_iter=10, cv=5)

在上述代码中，我们指定了MLPR模型、参数空间、迭代次数和交叉验证的折数。

1. 使用RandomSearchCV进行模型训练和超参数搜索：

random_search.fit(X, y)

在上述代码中，X和y分别是输入特征和目标变量的训练数据。

通过以上步骤，我们可以为RandomSearchCV定义具有两个隐藏层的MLPR模型，并使用RandomSearchCV进行超参数搜索和模型选择。根据具体的数据集和问题，可以调整参数空间的取值范围以及RandomSearchCV的参数来获得更好的模型性能。

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