利用mlp分类器建立多输出预测神经网络

Question

我现在正在实现mlpclassizer来尝试一个神经网络，但是我不确定是否可以将多个类作为一个输出。 下面是我的输出，如下所示：

y = array([1, 1, 2, 2, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 1, 1, 1], dtype=int64)

我要做的是创建多个类（1,2,3），并检查是否可以使用神经网络进行预测

我不确定我是否走上了正确的道路

我只能输入一个二进制输出，比如[0,1]，还是可以输入多个神经网络可以预测的输出

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,test_size=0.70, random_state=0)
mlp = MLPClassifier(solver='lbfgs',random_state=0, hidden_layer_sizes[1],alpha=0.001,max_iter=100)
mlp.fit(X_train, y_train)
y_pred=mlp.predict(X_test)

Answer 1

你为什么不试着打印出yu pred来显示分类器是在执行多类分类还是二进制分类呢？我认为它将执行多类分类