未来，可以继续尝试更复杂的网络结构和更多的超参数调整，以进一步提升模型在复杂任务中的表现。最终，grid_search.best_params_ 将返回最佳的超参数组合，grid_search.best_score_ 将提供对应的交叉验证准确率。​由于 MLPClassifier 不直接提供验证集的准确率曲线，我们可以通过交叉验证获取验证集的准确率，并绘制相应的曲线。然而，在类别不平衡的情况下，准

本实验通过多层感知器(MLP)和反向传播算法实现半月形数据分类。实验使用MATLAB生成半月形数据集，并进行归一化预处理。构建包含2个输入神经元、20个隐藏层神经元和1个输出神经元的MLP网络，采用反向传播算法训练模型，并应用学习率退火策略优化训练过程。结果显示，在50次迭代后，模型在测试集上达到0%错误率。实验验证了MLP处理非线性分类问题的有效性，同时展示了数据预处理和学习率调整对模型性能的重

本实验通过多层感知器(MLP)和反向传播算法实现半月形数据分类。实验使用MATLAB生成半月形数据集，并进行归一化预处理。构建包含2个输入神经元、20个隐藏层神经元和1个输出神经元的MLP网络，采用反向传播算法训练模型，并应用学习率退火策略优化训练过程。结果显示，在50次迭代后，模型在测试集上达到0%错误率。实验验证了MLP处理非线性分类问题的有效性，同时展示了数据预处理和学习率调整对模型性能的重

答： SVM 最佳：在本实验中，SVM 凭借最高的准确率（0.977）、召回率（0.991）和 F1 分数（0.981）领先于其他模型。原因在于乳腺癌数据集的特征空间对良恶性样本而言近似线性可分，SVM 的线性/核方法能够有效划分这两类样本，同时其最大化间隔的策略也增强了对噪声与少数异常点的鲁棒性。朴素贝叶斯快捷：高斯朴素贝叶斯取得了 0.936 的准确率（F1=0.949），训练速度最快、内存占