Sklearn MLPClassifierで入力ニューロンの数を設定する方法は？

Question

nサンプルのデータセット、mフィーチャを使用し、[sklearn.neural_network.MLPClassifier][1]を使用すると、hidden_layer_sizesをmの入力からどのように設定することができますか？たとえば、hidden_layer_sizes= (10,10)の場合、10個のニューロン（つまりユニット）のそれぞれに2つの隠れたレイヤがあることを意味しますが、これもまた10個の入力をも意味するかどうかはわかりません。

が実装されるようなフィット感を呼び出すときに、自動的にこれをやっている、あなた

Answer 1

この分類器/回帰をありがとうございました。

これはコードhereで確認できます。

抜粋：あなたが見

n_samples, n_features = X.shape 

# Ensure y is 2D 
if y.ndim == 1: 
    y = y.reshape((-1, 1)) 

self.n_outputs_ = y.shape[1] 

layer_units = ([n_features] + hidden_layer_sizes + 
       [self.n_outputs_]) 

、あなたが潜在的にhidden_layer_sizesが.fit()以内にあなたのデータによって定義された層次元に囲まれて与えられていること。これが理由で、署名が2つの!:

パラメータ

hidden_layer_sizes : tuple, length = n_layers - 2, default (100,) 

The ith element represents the number of neurons in the ith hidden layer.