scikit-learn (sklearn) — бесплатная библиотека с открытым исходным кодом для машинного обучения на Python. Он предоставляет широкий спектр инструментов и алгоритмов для задач машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, уменьшение размерности и выбор модели.

sklearn построен на основе NumPy и SciPy, двух библиотек для научных вычислений на Python. Он разработан, чтобы быть простым в использовании и эффективным, и хорошо интегрируется с остальной частью научной экосистемы Python, такой как matplotlib для построения графиков и pandas для обработки данных. Эта библиотека предоставляет широкий спектр инструментов и алгоритмов для задач машинного обучения, включая классификацию, регрессию, кластеризацию, уменьшение размерности и выбор модели.

Для реализации нейронной сети с помощью scikit-learn (sklearn) можно использовать классы MLPClassifier или MLPRegressor, входящие в состав модуля sklearn.neural_network. Эти классы позволяют создать модель нейронной сети и обучить ее на ваших данных.

Вот пример того, как вы можете использовать MLPClassifier для создания модели нейронной сети для задачи классификации:

from sklearn.neural_network import MLPClassifier
# Create the model
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000, alpha=1e-4,
                      solver='sgd', verbose=10, tol=1e-4, random_state=1,
                      learning_rate_init=.1)
# Train the model on the training data
model.fit(X_train, y_train)
# Test the model on the test data
score = model.score(X_test, y_test)

Здесь X_train и y_train — это функции и метки обучающих данных, а X_test и y_test — это функции и метки тестовых данных. Параметр hidden_layer_sizes указывает количество объектов в скрытых слоях сети. Вы можете указать несколько скрытых слоев, используя кортеж с более чем одним значением, например. (10, 20) для двух скрытых слоев по 10 и 20 единиц соответственно. Параметр max_iter указывает максимальное количество итераций для запуска алгоритма оптимизации, а параметр alpha указывает силу регуляризации. Параметр solver указывает используемый алгоритм оптимизации, а параметр learning_rate_init указывает начальную скорость обучения.

Для задач регрессии вы можете использовать MLPRegressor аналогичным образом.