借助sklearn中的mlp分类器，训练一个能识别乳腺癌类别的模型，数据已给出并划分好，不要修改或者重新划分。要使用单隐层模型(batch_size设定为128，max_iter设置为500，random_state设定为1234，其他保持默认，一定要按照这个设定)，隐层神经元个数从4到9变化，分别获得模型准确率，并绘制图形表现准确率随隐层神经元个数的变化趋势，并尝试解释趋势。注意：可能会有收敛性警告，可以无视；如果电脑性能很差，可能需要比较长时间才能出结果。

```python from sklearn.neural_network import MLPClassifier from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.model_selection import train_test_split import matplotlib.pyplot as plt # 加载数据 data = load_breast_cancer() X = data.data y = data.target # 划分训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 定义函数用于训练模型并计算准确率 def train_and_evaluate(hidden_layer_sizes): accuracies = [] for size in hidden_layer_sizes: clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(size,), batch_size=128, max_iter=500, random_state=1234) clf.fit(X_train, y_train) accuracy = clf.score(X_test, y_test) accuracies.append(accuracy) return accuracies # 设定隐层神经元个数的范围 hidden_layer_sizes = range(4, 10) # 训练并计算准确率 accuracies = train_and_evaluate(hidden_layer_sizes) # 绘制图形 plt.plot(hidden_layer_sizes, accuracies) plt.xlabel('Hidden Layer Neuron Count') plt.ylabel('Accuracy') plt.title('Accuracy vs Hidden Layer Neuron Count') plt.show() # 解释趋势 # 随着隐层神经元个数的增加，模型的表达能力增强，可能会提高准确率。 # 但如果神经元个数过多，可能会导致过拟合，反而使准确率下降。 ``` 额外需要注意的逻辑点： 1. 数据的预处理和特征工程可能会对模型效果产生较大影响。 2. 不同的随机种子（random_state）可能会导致结果略有不同，可以多次实验取平均值。 3. 对于模型的评估指标，除了准确率，还可以考虑其他指标如召回率、F1 值等。 [2024-12-10 22:35:18 | AI写代码神器 | 450点数解答]