首先，本文還是選用python裡面自帶的digits資料集
from sklearn.datasets import load_digits
digits=load_digits()
#資料標準化
from sklearn.preprocessing import standardscaler
scaler=standardscaler()
scaler.fit(digits.data)
x_scaled=scaler.transform(digits.data)
x=x_scaled
y=digits.target
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train,x_test,y_train,y_test=train_test_split(x,y)
from sklearn.neural_network import mlpclassifier
mlp=mlpclassifier(hidden_layer_sizes=(30,30,30),activation='logistic',max_iter=100)
mlp.fit(x_train,y_train)
下面我們進行調參，並觀察引數改變對**效果的影響：
from sklearn.pipeline import pipeline
from sklearn.model_selection import gridsearchcv
if __name__ == '__main__':
pipeline = pipeline([
('mlp',mlpclassifier(hidden_layer_sizes=(30,30,30),max_iter=100))
])parameters =
grid_search = gridsearchcv(pipeline, parameters,verbose=1,n_jobs=-1)
grid_search.fit(x_train, y_train)
print('最佳效果：%0.3f' % grid_search.best_score_)
print('最優引數：')
可以看到**效果有顯著提公升！
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