有没有人会用sklearn模型写bp神经网络预测，有偿

有没有人会用python写一个预测一个数据集，该怎么写，思路是什么。

用python使用skleran模型写一个12输入2输出的bp神经网络代码

输出的是一个数值来查看准确率，不是分类问题，是预测数值和真实数值之间的准确率。

首先需要导入sklearn中的MLPClassifier模块，然后实例化一个MLPClassifier对象，并设置参数，比如隐藏层的数量、激活函数等，然后调用fit函数训练模型，最后调用predict函数进行预测。

以下答案引用自GPT-3大模型,请合理使用：
import numpy as np
import sklearn

def predict(x,y):

#x是输入数据集，y是目标数值

#使用skleran模型来预测y

return sklearn.linear_model.Skleran().fit(x,y)

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 给你找了一篇非常好的博客，你可以看看是否有帮助，链接：sklearn神经网络/BP神经网络实现葡萄酒分类问题

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