在数据科学的世界里，sklearn 是一个强大的工具箱，而其中的神经网络模块更是如虎添翼！今天，让我们一起探索如何用 sklearn.neural_network.MLPClassifier 来构建一个简单的神经网络分类器。😉
首先，我们需要准备数据。无论是鸢尾花数据集还是手写数字识别，都可以作为我们的训练样本。确保数据已经过清洗和预处理，比如缺失值填充、特征缩放等。✨
接下来，创建 MLPClassifier 对象。你可以通过调整隐藏层的层数、每层的神经元数量以及激活函数来优化模型性能。例如：
```python
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(50, 50), max_iter=300, random_state=1)
```
训练模型时，使用 `.fit()` 方法即可完成。模型训练完成后，通过 `.score()` 检查准确率，或者用 `.predict()` 进行预测。🎉
最后，别忘了对模型进行评估与调优，比如通过交叉验证找出最佳参数组合。不断尝试，直到你的模型表现达到预期！🚀
掌握 sklearn 的神经网络分类功能，你就能轻松应对各种分类任务啦！💪