根据Scikit提供的文档学习
hidden_layer_sizes : tuple, length = n_layers - 2, default (100,)
我毫不怀疑。
在我的代码中，我配置的是
MLPClassifier(algorithm='l-bfgs', alpha=1e-5, hidden_layer_sizes=(5, 2), random_state=1)
那么5和2表示什么？
我的理解是，5是隐藏层的数量，但那么2是什么？
参考 - http://scikit-learn.org/dev/modules/generated/sklearn.neural_network.MLPClassifier.html#
答案 0 :(得分：8)
来自the link you provided，在参数表中，hidden_layer_sizes行：
第i个元素表示隐藏的第i个神经元的数量 层
这意味着您将拥有len(hidden_layer_sizes) 隐藏图层，并且每个隐藏图层i都会有hidden_layer_sizes[i]个神经元。
在您的情况下，(5, 2)表示：
因此隐含设置了隐藏层的数量
答案 1 :(得分：0)
我在网上找到的有关 sklearn 中输入，隐藏和输出图层的体系结构和单位的一些细节。