ScikitLearn 的 MLPClasssifier 在输出层使用什么样的激活？

Question

我目前正在处理给定类标签 0 和 1 的分类任务。为此，我使用 ScikitLearnMLPClassifier为每个训练示例提供 0 或 1 的输出。但是，我找不到任何文档，说明 MLPClassifier 的输出层到底在做什么（哪个激活函数？编码？）。

由于只有一个类的输出，我假设使用了诸如 One-hot_encoding 之类的东西。这个假设正确吗？有没有任何文档可以解决这个问题MLPClassifier？

Answer 1

out_activation_属性将为您提供 MLPClassifier 输出层中使用的激活类型。

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来自文档：

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out_activation_ : string\n 输出激活函数的名称。

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该activation参数只是设置隐藏层的激活函数。

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激活 : {\xe2\x80\x98identity\xe2\x80\x99, \xe2\x80\x98logistic\xe2\x80\x99, \xe2\x80\x98tanh\xe2\x80\x99, \xe2\x80\x98relu\xe2 \x80\x99}，默认 \xe2\x80\x98relu\xe2\x80\x99\n 隐藏层的激活函数。

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输出层是在这段代码内部决定的。

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# Output for regression\nif not is_classifier(self):\n    self.out_activation_ = \'identity\'\n# Output for multi class\nelif self._label_binarizer.y_type_ == \'multiclass\':\n    self.out_activation_ = \'softmax\'\n# Output for binary class and multi-label\nelse:\n    self.out_activation_ = \'logistic\'\n

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因此，对于二元分类，它是logistic，对于多类，它是softmax。

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要了解有关这些激活的更多详细信息，请参阅此处。

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