Scikit-learn（简称sklearn）是一个Python开源机器学习库，适用于数据挖掘和数据分析等领域。其中sklearn.neural_network模块提供了人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）算法的实现，包含了MLPClassifier类。下面是关于该类的作用和使用方法的完整攻略。
MLPClassifier类的作用
MLPClassifier类的作用是使用多层感知器（Multilayer Perceptron, MLP）算法实现分类任务。多层感知器（MLP）是最常见的基于前馈人工神经网络（Feedforward Artificial Neural Network）的机器学习算法之一。
多层感知器的核心是由许多神经元组成的神经网络，其每个神经元都有一个或多个输入和一个输出。每个神经元根据输入计算加权和，然后将结果传递给激活函数。激活函数将其转换为输出信号，并将其发送到下一层神经元进行处理。
MLPClassifier基于多层感知器的分类算法，使用前馈神经网络来学习非线性函数。它使用反向传播算法（Backpropagation Algorithm）来训练，并可以通过添加隐藏层来增加模型的复杂性。MLPClassifier可以用于分类或多分类问题，并支持softmax，logistic和tanh等激活函数。
MLPClassifier类的使用方法
以下是MLPClassifier类的使用方法的完整攻略：
构造器
初始化MLPClassifier类对象时，可以设置以下一些参数：
- hidden_layer_sizes：控制隐藏层数和每层的神经元数量
- activation：选取何种激活函数来呈现神经元的输入和输出
- solver：用于优化权重的优化器选择
- alpha：L2正则化参数
- batch_size：尺寸用于梯度下降中的小型批次
- learning_rate：选择如何反馈学习率
- learning_rate_init：初始学习率
- max_iter：最大迭代次数
- momentum：动量参数
- early_stopping：如果验证分数再三次迭代中没有改善，则停止训练
- n_iter_no_change：停止前的迭代次数
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100,50), activation='relu', solver='adam',
alpha=0.0001, batch_size='auto', learning_rate='constant',
learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9,
early_stopping=False, n_iter_no_change=10)
fit方法
通过调用fit方法，可以训练模型，输入X和y分别表示数据和分类目标。
clf.fit(X_train, y_train)
predict方法
完成模型训练后，通过predict方法可以预测测试集数据的分类。
y_pred = clf.predict(X_test)
示例1：Iris数据集
下面是一个使用Iris数据集（Iris flowers数据集）的例子，用于从花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度等四个特征中预测鸢尾花的品种。
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
iris = load_iris()
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3, random_state=1)
#标准化数据
sc = StandardScaler()
X_train = sc.fit_transform(X_train)
X_test = sc.transform(X_test)
#构建多层感知器
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,5), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001,
batch_size='auto', learning_rate='constant', learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9,
early_stopping=False, n_iter_no_change=10)
#训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
#预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
示例2：手写数字识别
下面是一个使用手写数字识别数据集的例子，用于从手写图像中分类数字并进行预测。
from sklearn.datasets import load_digits
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
digits = load_digits()
#将手写数字变形为一维向量，规范化数据
X = digits.data.reshape(-1, 64)
scaler = StandardScaler().fit(X)
X = scaler.transform(X)
# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, digits.target, test_size=0.3, random_state=1)
#构建多层感知器
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(30,20), activation='relu', solver='adam', alpha=0.0001,
batch_size='auto', learning_rate='constant', learning_rate_init=0.001, max_iter=200, momentum=0.9,
early_stopping=False, n_iter_no_change=10)
#训练模型
clf.fit(X_train, y_train)
#预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)
通过上述2个示例，我们可以看出使用MLPClassifier类实现分类任务的基本流程，首先通过构造器设置相关参数，然后使用fit训练模型，最后通过predict方法预测测试集的分类。