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我目前正在处理具有给定类标签 0 和 1 的分类任务。为此，我使用 ScikitLearnMLPClassifier为每个训练示例提供 0 或 1 的输出。但是，我找不到任何文档，MLPClassifier 的输出层到底在做什么（哪个激活函数？编码？）。

由于只有一个类的输出，我假设使用了 One-hot_encoding 之类的东西。这个假设正确吗？是否有任何文档可以解决这个问题MLPClassifier？

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out_activation_属性将为您提供 MLPClassifier 的输出层中使用的激活类型。

从文档：

out_activation_ : string 输出激活函数的名称。

参数只是设置隐藏层的activation激活函数。

activation : {'identity', 'logistic', 'tanh', 'relu'}, default 'relu' 隐藏层的激活函数。

输出层是在这段代码内部决定的。

# Output for regression
if not is_classifier(self):
    self.out_activation_ = 'identity'
# Output for multi class
elif self._label_binarizer.y_type_ == 'multiclass':
    self.out_activation_ = 'softmax'
# Output for binary class and multi-label
else:
    self.out_activation_ = 'logistic'

因此，对于二元分类，它将是logistic，对于多类，它将是softmax。

要了解有关这些激活的更多详细信息，请参见此处。

于 2019-03-26T05:31:13.683 回答
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您拥有文档中的大部分信息。MLP 是一个简单的神经网络。它可以使用多个激活函数，默认为relu.

它不使用单热编码，而是需要输入y带有类标签的（目标）向量。

于 2019-03-25T12:40:32.563 回答