# r2_dict = {}
# r2_list = []
# for i in range(1, 33):
#     for j in range(1, 17):
#         for k in range(1, 9):
#             ann = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(i, j, k), activation='relu', solver='adam',
#                                alpha=0.001,
#                                max_iter=10000)
#             ann.fit(X_train, Y_train)
#             y_test_pred = ann.predict(X_test)
#             r2 = 1 - sum((Y_test - y_test_pred) ** 2) / sum(Y_test ** 2)
#             r2_list.append(r2)
#             r2_dict[r2] = (i, j, k)
#             print('神经网络3', (i, j, k), r2_dict[max(r2_list)], max(r2_list))

ann3 = MLPRegressor(hidden_layer_sizes=(2, 10, 1), activation='relu', solver='adam', alpha=0.001, max_iter=10000)
ann3.fit(X_train, Y_train)
y_test_pred = ann3.predict(X_test)
r2 = 1 - sum((Y_test - y_test_pred) ** 2) / sum(Y_test ** 2)
print(r2)