Для тренировки перцептрона можно следовать таким шагам: 1

1. Подготовка данных. 1 Нужно предобработать и загрузить датасет, разделив его на обучающую и тестовую выборки. 1
2. Добавление необходимых библиотек. 1 Импортируют Scikit-Learn и другие необходимые библиотеки. 1
3. Создание модели перцептрона. 1 При создании классификатора задают гиперпараметры, например, скорость обучения и максимальное количество итераций. 1
4. Тренировка модели. 1 Обучающую выборку данных подбирают под модель персептрона. 1
5. Создание предсказаний. 1 На основе тестовых данных используют обученную модель для предсказаний. 1
6. Оценка эффективности модели. 1 Для этого применяют метрики, такие как точность, точность, отзывчивость и F1-оценка. 1
7. Визуализация результатов (опционально). 1 Можно показать границу решения и точки данных, чтобы увидеть, как модель классифицирует случаи. 1

Для тренировки перцептрона можно использовать библиотеки Scikit-Learn или TensorFlow. 2