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

Question

我目前正在使用给定的类标签0和1进行分类任务。为此，我使用ScikitLearn的MLPClassifier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，MLPClassifier的输出层正在做什么（哪个激活函数？编码？）。

由于只有一个类的输出，我假设使用类似One-hot_encoding的东西。这个假设是否正确？是否有任何文件为MLPClassifier解决这个问题？

Answer 1

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

From Documentation:

out_activation_：string输出激活函数的名称。

qazxsw poi param只设置隐藏层激活功能。

激活：{'identity'，'logistic'，'tanh'，'relu'}，默认'relu'隐藏图层的激活功能。

输出层在activation代码段内部决定。

this

因此，对于二进制分类，它将是

# Output for regression
if not is_classifier(self):
    self.out_activation_ = 'identity'
# Output for multi class
elif self._label_binarizer.y_type_ == 'multiclass':
    self.out_activation_ = 'softmax'
# Output for binary class and multi-label
else:
    self.out_activation_ = 'logistic'

，对于多类，它将是logistic。

要了解有关这些激活的更多详细信息，请参阅softmax。

Answer 2

你有here的大部分信息。 MLP是一个简单的神经网络。它可以使用几个激活函数，默认为docs。

它不使用单热编码，而是需要使用类标签输入relu（目标）向量。