python - 在scikit-learn的MLPClassifier中设置输出节点的数量

我目前正在试验CISKIT学习的神经网络能力。有没有办法在它的mlpClassifier中设置输出节点的数量？我知道你可以设置隐藏层的数量作为参数：

clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,)

谢谢

最佳答案

输出节点的数量取决于标签的大小。
User Guide for Neural Networks的一个例子：

>>> from sklearn.neural_network import MLPClassifier
>>> X = [[0., 0.], [1., 1.]]
>>> y = [[0, 1], [1, 1]]
>>> clf = MLPClassifier(solver='lbfgs', alpha=1e-5,
...                     hidden_layer_sizes=(15,), random_state=1)
>>> clf.fit(X, y)
>>> clf.predict([[1., 2.]])
array([[1, 1]])