训练一个BP神经网络用于实现鸢尾花的准确分类鸢尾花数据集
时间: 2025-06-26 21:15:13 浏览: 6
### 使用BP神经网络实现鸢尾花数据集分类
#### 数据预处理
在使用BP神经网络之前,需要对鸢尾花数据集进行必要的预处理。该数据集包含150条记录,分为三类(Setosa、Versicolour 和 Virginica),每类有50个样本,每个样本具有四个属性:花萼长度、花萼宽度、花瓣长度和花瓣宽度[^2]。为了提高模型性能,通常会对这些数值型特征进行标准化或归一化处理。
```python
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
# 加载数据集
data = load_iris()
X = data.data
y = data.target
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)
```
#### 构建BP神经网络模型
BP神经网络的核心思想是通过前向传播计算输出并调整权重以减少误差[^1]。以下是构建一个简单的三层BP神经网络的过程:
- 输入层节点数等于特征数量(即4)。
- 隐含层数量可以根据实际需求设定,一般建议至少一层隐含层。
- 输出层节点数对应类别数目(即3)。
```python
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
model = Sequential()
# 添加输入层到隐藏层的全连接层
model.add(Dense(10, input_dim=4, activation='relu'))
# 添加隐藏层到输出层的全连接层
model.add(Dense(3, activation='softmax')) # softmax用于多分类问题
# 编译模型
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
```
#### 训练与评估模型
完成模型定义之后,就可以利用训练数据来拟合参数,并最终验证其泛化能力。
```python
# 训练模型
history = model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=100, batch_size=10, verbose=0)
# 测试模型准确性
loss, accuracy = model.evaluate(X_test_scaled, y_test, verbose=0)
print(f'Test Accuracy: {accuracy:.4f}')
```
上述代码展示了如何基于Keras框架快速搭建一个适用于鸢尾花数据集分类任务的BP神经网络模型[^3]。
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