sklearn MLP分类器零隐藏层（即逻辑回归）

Question

我们知道，一个具有0个隐藏层（即仅一个输入层和一个输出层）的前馈神经网络，其末端具有一个sigmoid激活函数，应该等价于logistic回归

我希望证明这是真的，但我需要特别使用sklearn MLPClassizer模块来拟合0个隐藏层

我的尝试：

my_nn = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(0), alpha = 0, 
                        max_iter=10000)

但这会导致错误消息：

hidden_layer_sizes must be > 0, got [0, 0].

是否有任何方法可以使用此特定模块实现此目的

Answer 1

你可以试试看

my_nn = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(), alpha = 0, max_iter=10000)