小编S.M*_*ria的帖子

我尝试在Python中使用字符串类别(即神经网络的激活函数和求解器)对x和y以及z轴上的浮点数(即NN的精度得分)进行3D散点图.

以下示例引发错误:ValueError:无法将字符串转换为float:'str1'

我按照这个文档描述了3D图:https://matplotlib.org/mpl_toolkits/mplot3d/tutorial.html

任何想法,可能是什么问题？提前谢谢了!

import matplotlib.pyplot as plt
from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D
fig = plt.figure()
ax = fig.add_subplot(111, projection='3d')
xs=['str1', 'str2']
print(type(xs))
ys=['str3', 'str4']
print(type(ys))
zs=[1,2]
ax.scatter(xs, ys, zs)

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？