Classificação de rede com multi inputs e multi outputs

[Vinícius Rocha]

É possível usar esse MLPClassifier para uma rede com múltiplas entradas e saídas? Por exemplo, vou fazer uma soldagem, e de entrada forneço tensão, corrente, espessura e de saída eu quero prever qual altura e qual largura da solda.

Eu até tentei mas teve o erro: Multioutput target data is not supported with label binarization

Seria interessante exemplos com mais entradas e saídas, pois se fosse apenas uma saída seria melhor uma regressão mesmo.

[Fábio Spak]

Olá Vinícius, segue a resposta do instrutor Denny:

Acredito que só faltou converter sua variável y usando o LabelEncoder:

from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
y_encoded = LabelEncoder().fit_transform(y)

model = MLPClassifier()
model.fit(X, y_encoded)

O Sklearn até aceita y sem passar por LabelEncoder, mas só para problemas binários. Eu testei o método acima com um dataset com y numérico e deu certo.

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