使用 MLPClassifier 构建用于预测多个输出的神经网络

Question

我现在正在实施 MLPClassifier 来尝试神经网络，但我不确定是否可以将多个类作为输出。 这是我的输出，如下：

y = array([1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 1, 1, 1], dtype=int64)

我想要做的是创建多个类 (1,2,3) 并想检查我是否可以使用神经网络进行预测。

我不确定我是否走在正确的道路上。

我可以只放置一个二进制输出，例如 [0,1]，还是可以放置多个神经网络可以预测的输出？

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=0.70, random_state=0)
mlp = MLPClassifier(solver='lbfgs',random_state=0, hidden_layer_sizes[1],alpha=0.001,max_iter=100)
mlp.fit(X_train, y_train)
y_pred=mlp.predict(X_test)

Answer 1

您为什么不尝试打印出 y_pred 以显示分类器是在执行多类分类还是二元分类？我认为它会执行多类分类。