帮我讲解一下下面每行代码的意思from sklearnneural_network import MLPRegressor model_mlp = MLPRegressorhidden_layer_sizes=1005010 max_iter=1000 alpha=0001 solver=adam verbose=0 random_state=21model_mlpfitX_train y_tra
- 导入 MLPRegressor 模型
- 创建一个 MLPRegressor 模型，设置参数 hidden_layer_sizes 为 (100, 50, 10)，代表有三个隐藏层，分别有 100、50 和 10 个神经元；max_iter 为 1000，代表最大迭代次数为 1000；alpha 为 0.001，代表正则化项的系数；solver 为 'adam'，代表使用 Adam 优化器；verbose 为 0，代表不输出训练过程信息；random_state 为 21，代表随机数种子。
- 使用模型对训练集 X_train 进行拟合。
- 使用模型对测试集 X_test 进行预测，得到预测结果 y_pred_mlp。
- 复制测试集 X_test，创建一个新的数据框 df_ads_pred_mlp。
- 在 df_ads_pred_mlp 中增加两列，一列为真实浏览量 y_test，一列为预测浏览量 y_pred_mlp。
- 输出 df_ads_pred_mlp。
- 输出模型在测试集上的评分。
- 输出模型在训练集上的评分。
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