我正在为 145 个特征的二项式分类制作 MLP 分类器。

我想在我的 MLP 分类器上获得最佳参数以获得更好的预测，所以我遵循了这个问题的答案，它是gridsearchCV从 sklearn 中使用的。但是，当我到达

clf.fit(DEAP_x_train, DEAP_y_train)

我得到 ff 错误：

TypeError: '<=' not supported between instances of 'str' and 'int'

我检查了我的火车数据，并且 X 和 y 都已更改为浮点数据类型，所以我不明白为什么我一直收到此响应。

作为参考，我有 145 个特征来预测二元响应，这是我的参数空间：

parameter_space = {
    'hidden_layer_sizes': [(368,), (555,), (100,)],
    'activation': ['identity', 'logistic', 'relu'],
    'solver': ['sgd', 'adam'],
    'alpha': [0.0001, 0.05],
    'learning_rate': ['constant','adaptive'],
    'max_iter': ['200', '1000', '5000', '10000']
}

我尝试在网上搜索其他在尝试拟合时显示此错误响应的情况，但我没有遇到任何情况。

将不胜感激任何回应。谢谢！