最简单的单层神经网络实现鸢尾花分类 🌺🌺🌺

随着人工智能技术的快速发展，机器学习成为了越来越多人关注的领域。今天，我们将使用Python中的sklearn库来构建一个简单的单层神经网络，以实现对鸢尾花数据集的分类任务。鸢尾花数据集是机器学习中最常用的入门级数据集之一，它包含了三种不同类型的鸢尾花（山鸢尾、变色鸢尾和维吉尼亚鸢尾）的测量数据。

首先，我们需要导入必要的库：

```python

import numpy as np

from sklearn.datasets import load_iris

from sklearn.model_selection import train_test_split

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

from sklearn.neural_network import MLPClassifier

```

接下来，我们加载鸢尾花数据集，并将其划分为训练集和测试集：

```python

iris = load_iris()

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=42)

```

为了提高模型性能，我们可以对数据进行预处理，例如标准化：

```python

scaler = StandardScaler()

X_train = scaler.fit_transform(X_train)

X_test = scaler.transform(X_test)

```

然后，我们可以定义并训练我们的单层神经网络模型：

```python

mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(5), activation='logistic', max_iter=200)

mlp.fit(X_train, y_train)

```

最后，我们评估模型的性能：

```python

accuracy = mlp.score(X_test, y_test)

print(f"Model accuracy: {accuracy100:.2f}%")

```

通过以上步骤，我们成功地使用单层神经网络实现了鸢尾花数据集的分类任务。这不仅加深了我们对机器学习算法的理解，也为我们后续更复杂的项目打下了坚实的基础。🌈🌈🌈