生物医学与国会MLP模型超参数搜索结果数据集BiomedicalandCongressMLPModelHyperparameterSearchResults-nikolausczernin
数据来源：互联网公开数据
标签：机器学习, 多层感知器, MLP, 超参数优化, 生物医学, 国会, 模型评估, 实验结果
数据概述：
该数据集包含对生物医学和国会领域的多层感知器（MLP）模型进行超参数搜索的实验结果。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间戳，可视为实验的静态结果集。
地理范围：实验涵盖了生物医学和国会领域的数据，具体数据来源未详。
数据维度：数据集记录了MLP模型的超参数配置及其对应的性能指标。主要包括：激活函数（activation）、优化器（solver）、学习率（learning_rate）、初始学习率（learning_rate_init）、正则化系数（alpha）、隐藏层大小（hidden_layer_sizes）、训练时间（fit_time）、测试集平衡准确率（test_balanced_accuracy）、测试集加权F1分数（test_f1_weighted）、测试集加权精度（test_precision_weighted）和测试集加权召回率（test_recall_weighted）。
数据格式：CSV格式，文件名包含“grid_search_results”和具体模型名称。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于机器学习、深度学习、生物医学信息学、计算社会科学等领域的学术研究，可用于分析不同超参数对MLP模型性能的影响。
行业应用：为开发和优化MLP模型提供数据支持，例如在医疗诊断、文本分类、情感分析等领域。
决策支持：支持模型选择和超参数调优的决策制定，帮助研究人员和工程师优化MLP模型。
教育和培训：作为机器学习课程的案例，帮助学生理解超参数搜索和模型评估。
此数据集特别适合用于探索不同超参数组合对MLP模型性能的影响，帮助用户改进模型性能、优化模型结构，并深入理解MLP模型在不同领域的应用。
