Я должен сделать это:
Два многослойных персептрона (NN) были откалиброваны в контексте регрессионного анализа, один для оценки диаметра (d), а другой для оценки накопленного объема (Vac) от базыдо заданной высоты (ч).Оба содержали два скрытых слоя: 25 нейронов в первом и 10 нейронов во втором, каждый из которых содержал логистику в качестве функции активации.Тренировка NN была ориентирована на минимизацию суммы квадратов ошибок с помощью гибкого алгоритма обратного распространения с возвратом веса.Для каждой итерации перекрестной проверки NN инициализировался 50 раз,
, и обучение заканчивалось, когда абсолютная частная производная функции ошибки по весам была меньше 0,01
I '.Я пытаюсь что-то сделать, но это явно плохо
while True:
from sklearn.model_selection import train_test_split
xvac_train, Xvac_test, yvac_train, yvac_test = train_test_split(xvac, yvac)
mlr=MLPRegressor(solver='lbfgs', activation='logistic',alpha=1e-5,hidden_layer_sizes=(20,10),random_state=1)
mlr.fit(xvac_train,yvac_train)
print(mlr.score(xvac_train,yvac_train))
if mlr.score(xvac_train,yvac_train) > 0.99:
break
пожалуйста, помогите