sklearn MLPClassifier-零隐藏层（即逻辑回归）

Question

我们知道，具有0个隐藏层（即仅一个输入层和一个输出层），最后具有S形激活函数的前馈神经网络应该等效于逻辑回归。

我想证明这一点是正确的，但是我需要使用sklearn MLPClassifier模块专门拟合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].

使用此特定模块有什么方法可以实现这一目标？

Answer 1

您可以尝试

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