import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import matplotlib.patches as mpatches import random import math # 生成矩阵函数 def generate_matrix(rows, cols): return [[0.0] * cols for _ in range(rows)] # 生成随机数函数 def rand(min_val, max_val): return random.uniform(min_val, max_val) # sigmoid 函数 def sigmoid(x): return 1.0 / (1 + math.exp(-x)) # sigmoid 函数的导数 def dsigmoid(y): return y * (1 - y) # 载入数据集 iris = pd.read_csv('D:\PythonProject2\wenjian\iris_training.csv') all_data = iris.values all_feature = all_data[1:, 0:5] for i in range(len(all_feature)): if all_feature[i, 4] == 0: plt.scatter(all_feature[i, 0], all_feature[i, 1], color='red', marker='s') elif all_feature[i, 4] == 1: plt.scatter(all_feature[i, 0], all_feature[i, 1], color='green', marker='o') else: plt.scatter(all_feature[i, 0], all_feature[i, 1], color='blue', marker='d') labels = ['setosa', 'versicolor', 'virginica'] # legend 标签列表，上面的 color 即是颜色列表 color = ['red', 'blue', 'lightskyblue'] # legend 颜色列表 # 用 label 和 color 列表生成 mpatches.Patch 对象，它将作为句柄来生成 legend patches = [mpatches.Patch(color=color[i], label="(%s)" % format(labels[i])) for i in range(len(color))] plt.legend(handles=patches, loc=2) plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False plt.show() data = [] for i in range(len(all_feature)): newdata = [] newdata.extend(all_feature[i][:-1]) if all_data[i][4] == 'setosa': newdata.extend([1, 0, 0]) elif all_data[i][4] == 'versicolor': newdata.extend([0, 1, 0]) else: newdata.extend([0, 0, 1]) data.append(newdata) # 打乱数据，对数据进行随机排列 random.shuffle(data) train = data[0:100] test = data[100:] class MyBPNetwork: """ 3 层神经网络 """ def __init__(self, in_num, hidden_num, output_num): # 输入层、隐藏层、输出层的神经元个数 self.in_num = in_num + 1 # 增加一个偏置 self.hidden_num = hidden_num + 1 self.output_num = output_num # 激活神经网络的所有神经元

<think>好的，我现在需要帮助用户实现一个基于Iris数据集的三分类问题的三层神经网络，使用Python和Matplotlib，并且带有sigmoid激活函数。首先，我需要回顾一下用户的需求和相关引用内容，确保符合系统级指令。 用户提到了使用BP神经网络，并且引用了站内的资料，比如引用[1]关于环境准备，引用[2]安装Matplotlib，引用[3]和[4]中的Python实现和神经网络相关内容。因此，在回答时需要确保这些引用被正确应用。 首先，环境准备部分需要提醒用户安装必要的库，比如PyTorch、NumPy、Matplotlib和Pandas，可能还需要创建虚拟环境。根据引用[1]和[2]，用户可能需要安装这些库，特别是Matplotlib，所以代码示例前应该提示安装步骤。 接下来是数据预处理。Iris数据集是经典的三分类数据集，包含4个特征和3个类别。需要加载数据并进行标准化处理，分割训练集和测试集。这部分需要用到sklearn的datasets、train_test_split和StandardScaler。 然后是构建神经网络模型。用户要求三层网络，即输入层、隐藏层和输出层。输入层4个节点，隐藏层假设为10个节点（可能需要调整），输出层3个节点。激活函数使用sigmoid，根据引用[4]中的BP网络结构，可能需要自定义网络的前向传播过程。不过引用[4]使用的是PyTorch，所以这里可能需要用PyTorch来构建模型，或者使用Keras？用户的问题中提到的是Python和Matplotlib，可能更倾向于使用PyTorch或TensorFlow，但需要明确代码框架。 另外，用户希望展示训练过程，并用Matplotlib绘制损失曲线和准确率曲线。因此，在训练过程中需要记录每个epoch的损失和准确率，并在最后进行可视化。 需要确保代码正确，包括数据加载、预处理、模型定义、训练循环、评估和绘图。同时，要注意激活函数的选择，隐藏层用sigmoid，输出层可能需要用softmax来进行多分类，或者直接使用CrossEntropyLoss（此时输出层不需要激活函数，因为CrossEntropyLoss包含了Softmax）。但用户明确要求输出层使用sigmoid，这可能会有问题，因为sigmoid输出的是0到1之间的值，但不保证和为1。所以这里可能需要调整，或者用户可能有误，但按照用户要求实现的话，输出层用sigmoid，然后计算损失时需要做相应处理。不过更常见的做法是输出层用线性激活，然后使用CrossEntropyLoss。但根据用户需求，可能需要用sigmoid，那么可能需要手动处理，比如使用BCEWithLogitsLoss或者MSE，但三分类的话，可能需要调整损失函数。这里可能存在一个陷阱，需要澄清，但按照用户的要求，可能需要先按sigmoid来实现，然后看效果如何，或者指出潜在的问题。 此外，在模型训练时，优化器选择如SGD或Adam，学习率设置，迭代次数等参数需要合理设置。同时，数据需要转换为张量，并移动到GPU（如果可用）。 最后，测试模型并绘制结果。需要计算准确率，并在每个epoch记录训练损失和准确率，以及测试准确率。然后使用Matplotlib绘制曲线。 现在，需要整合这些步骤，写出代码，并确保符合引用中的安装步骤，比如提醒用户安装必要的库，可能包括PyTorch、scikit-learn、matplotlib等。同时，引用对应的引用来源，如环境准备和安装部分引用[1]和[2]，神经网络结构参考引用[4]。 可能的问题点：输出层的激活函数是否正确。假设用户希望输出层使用sigmoid，那么对于三分类问题，每个输出节点代表一个类别的概率，但sigmoid不保证总和为1，所以可能需要使用其他方法，比如将输出视为独立二分类问题，但这在三分类中不太合适。正确的做法通常是使用softmax，但用户可能在此有特殊需求，所以需要按照用户要求编写，并在注释中说明可能的问题，或者建议调整。但根据用户的问题描述，必须使用sigmoid激活函数，所以可能需要接受这一点，并在损失函数上进行调整，比如使用BCEWithLogitsLoss，或者使用多标签分类的方式，但这可能不符合三分类的单标签需求。这种情况下，可能存在错误，但需要按照用户的要求来实现，可能最后准确率不高，但作为示例可以运行。 综上，步骤大致如下： 1. 环境准备：安装库，引用[1][2]。 2. 加载Iris数据集，预处理（标准化，分割）。 3. 构建三层神经网络，输入层4，隐藏层10，输出层3，激活函数sigmoid。 4. 定义损失函数和优化器。 5. 训练模型，记录损失和准确率。 6. 评估模型，绘制图表。 在代码实现中，需要注意数据类型的转换，比如将numpy数组转为张量，标签转为长整型。同时，准确率的计算需要比较预测的类别（取最大输出值对应的索引）与实际标签。 现在，开始编写代码示例，确保语法正确，并添加必要的中文注释。同时，在回答末尾生成相关问题，并正确引用参考文献。</think>### 使用Python实现Iris数据集三分类的BP神经网络 #### 环境准备 ```python # 安装所需库（若未安装） # conda install numpy matplotlib pandas scikit-learn pytorch -c pytorch [^1][^2] ``` #### 实现步骤 1. **数据加载与预处理** ```python import numpy as np import torch import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 加载数据集 iris = load_iris() X, y = iris.data, iris.target # 数据标准化 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) # 分割数据集（训练集:测试集 = 7:3） X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 转换为PyTorch张量 X_train = torch.FloatTensor(X_train) y_train = torch.LongTensor(y_train) # 分类任务需要长整型标签 X_test = torch.FloatTensor(X_test) y_test = torch.LongTensor(y_test) ``` 2. **定义神经网络模型** ```python class ThreeLayerNet(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size=4, hidden_size=10, output_size=3): super().__init__() self.layer1 = torch.nn.Linear(input_size, hidden_size) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() # 隐藏层激活函数 self.layer2 = torch.nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): x = self.layer1(x) x = self.sigmoid(x) x = self.layer2(x) return x model = ThreeLayerNet() ``` 3. **训练配置** ```python criterion = torch.nn.CrossEntropyLoss() # 自动包含Softmax处理[^4] optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 记录训练过程 train_losses = [] train_accuracies = [] test_accuracies = [] ``` 4. **训练循环（1000个epoch）** ```python for epoch in range(1000): # 前向传播 outputs = model(X_train) loss = criterion(outputs, y_train) # 反向传播与优化 optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() # 记录训练损失和准确率 if (epoch+1) % 10 == 0: with torch.no_grad(): # 训练集准确率 _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) train_acc = (predicted == y_train).sum().item() / y_train.size(0) # 测试集准确率 test_outputs = model(X_test) _, test_pred = torch.max(test_outputs.data, 1) test_acc = (test_pred == y_test).sum().item() / y_test.size(0) # 记录数据 train_losses.append(loss.item()) train_accuracies.append(train_acc) test_accuracies.append(test_acc) ``` 5. **结果可视化** ```python plt.figure(figsize=(12,4)) # 损失曲线 plt.subplot(1,2,1) plt.plot(train_losses, label='Training Loss') plt.title("Loss Curve") plt.xlabel("Epoch/10") plt.ylabel("Loss") # 准确率曲线 plt.subplot(1,2,2) plt.plot(train_accuracies, label='Train Accuracy') plt.plot(test_accuracies, label='Test Accuracy') plt.title("Accuracy Curve") plt.xlabel("Epoch/10") plt.ylabel("Accuracy") plt.legend() plt.tight_layout() plt.show() ``` #### 关键点说明 1. **激活函数选择**：隐藏层使用Sigmoid激活函数，输出层未显式添加激活函数是因为`CrossEntropyLoss`已包含Softmax计算[^4] 2. **数据标准化**：通过`StandardScaler`对特征进行Z-score标准化，提升训练稳定性 3. **模型评估**：通过双曲线监控训练过程，避免过拟合现象