https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine/wine.data for download file
Сначала код импортирует необходимые библиотеки, такие как pandas, sklearn, и MLPClassifier из sklearn.neural_network.
Затем он загружает данные о вине из UCI репозитория с помощью функции pd.read_csv() и записывает названия столбцов в список wine_names. Затем данные разбиваются на X (входные данные) и y (метки классов).
Далее X и y разбиваются на обучающую и тестовую выборки с помощью функции train_test_split().
Затем данные нормализуются с помощью StandardScaler из sklearn.preprocessing. Сначала обучающий набор используется для вычисления среднего и стандартного отклонения каждой функции, а затем данные нормализуются.
Затем создается MLPClassifier с тремя скрытыми слоями, каждый из которых содержит 13 нейронов. Это задается аргументом hidden_layer_sizes.
Затем MLP обучается на обучающих данных с помощью метода fit().
Далее модель используется для предсказания меток классов на тестовом наборе данных, и выводится матрица ошибок с помощью confusion_matrix из sklearn.metrics и отчет классификации с помощью classification_report.
Наконец, код выводит веса между каждыми слоями MLP, используя mlp.coefs_.
Интересная фишка этого кода заключается в том, что он показывает пример использования MLP для многоклассовой классификации, а также демонстрирует, как использовать различные функции из библиотек sklearn для подготовки и обучения модели.