sklearn-porter 导出 neural_network.MLPRegressor 模型为 C 代码

sklearn-porter 是一个用于导出 scikit-learn 估计器的 Python 库，以便在 C，C++，Java，JavaScript 和其他语言中使用。

'neural_network.MLPRegressor' 是一种用于回归问题的多层感知器 (MLP) 模型。它是一种人工神经网络模型，可以使用反向传播算法进行训练。

在 sklearn-porter 中，可以使用 'MLPRegressorPorter' 类来导出 'MLPRegressor' 模型并生成相应的 C 代码。使用该类的主要步骤如下：

导入所需的库和模型
实例化 'MLPRegressorPorter' 类
调用 'port' 方法以生成 C 代码

以下是一个使用 sklearn-porter 导出 'MLPRegressor' 模型并生成 C 代码的示例：

from sklearn.neural_network import MLPRegressor
from sklearn_porter import MLPRegressorPorter

# Load the model
mlp = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(100, 50), activation='relu',
                   solver='adam', alpha=0.0001, batch_size='auto',
                   learning_rate='constant', learning_rate_init=0.001,
                   power_t=0.5, max_iter=200, shuffle=True,
                   random_state=None, tol=0.0001, verbose=False,
                   warm_start=False, momentum=0.9,
                   nesterovs_momentum=True, early_stopping=False,
                   validation_fraction=0.1, beta_1=0.9, beta_2=0.999,
                   epsilon=1e-08)

# Fit the model
mlp.fit(X_train, y_train)

# Export the model
porter = MLPRegressorPorter(mlp, language='c')
output = porter.export(embed_data=True)
print(output)

在上面的代码中，我们首先加载了 'MLPRegressor' 模型，然后将其拟合到一些训练数据上。接下来，我们实例化了一个 'MLPRegressorPorter' 类的对象，并将 'MLPRegressor' 模型作为参数传递给它。最后，我们调用了 'porter' 对象的 'export' 方法，该方法将生成 C 代码并将其存储在 'output' 变量中。

生成的 C 代码可以在其他编程语言中使用，例如 C++，Java 或 JavaScript，以便进行预测。