如何設置sklearn MLPClassifier輸入神經元的數量？

Question

給定n樣本，m功能和使用[sklearn.neural_network.MLPClassifier][1]的數據集，如何設置hidden_layer_sizes以m輸入開頭？例如，我明白如果hidden_layer_sizes= (10,10)這意味着有10個神經元（即單位）中的每一個都有2個隱藏層，但我不知道這是否也暗示了10個輸入。

謝謝

Answer 1

這個分類器/迴歸器，如實現，當調用fit時自動執行此操作。

這可以在代碼here中看到。

摘錄：

n_samples, n_features = X.shape 

# Ensure y is 2D 
if y.ndim == 1: 
    y = y.reshape((-1, 1)) 

self.n_outputs_ = y.shape[1] 

layer_units = ([n_features] + hidden_layer_sizes + 
       [self.n_outputs_]) 

你看，你可能給出hidden_layer_sizes由內.fit()你的數據定義層維度包圍。這是什麼原因，簽名讀起來就像this 2 !:

參數減法

hidden_layer_sizes : tuple, length = n_layers - 2, default (100,) 

The ith element represents the number of neurons in the ith hidden layer.