如何在notebook里面训练一个BP神经网络用于实现鸢尾花的准确分类，给出完整代码

### BP神经网络实现鸢尾花数据集分类 以下是利用BP（Back Propagation）神经网络对鸢尾花数据集进行分类的完整代码示例，适用于Jupyter Notebook环境： #### 导入必要的库 首先需要加载所需的Python库来处理数据并构建模型。 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler, LabelEncoder from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.utils import to_categorical ``` #### 加载和预处理数据 使用Pandas读取鸢尾花数据集，并对其进行标准化处理以及独热编码转换。 ```python # 假设数据存储路径为 'D:\My_download\Python_data\iris_training.csv' path = r'D:\My_download\Python_data\iris_training.csv' # 替换为你实际的数据文件路径 data = pd.read_csv(path) # 查看前几行数据以确认结构 print(data.head()) # 提取特征列 (假设 SL=Sepal Length, SW=Sepal Width, PL=Petal Length, PW=Petal Width) X = data[['SL', 'SW', 'PL', 'PW']].values # 对目标变量(Species)进行标签编码及独热编码 y_labels = data['SPE'].values # SPE代表物种类别 label_encoder = LabelEncoder() integer_encoded = label_encoder.fit_transform(y_labels) y_one_hot = to_categorical(integer_encoded) # 将数据划分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y_one_hot, test_size=0.2, random_state=42) # 特征缩放至均值为0，方差为1的标准正态分布 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 定义一个多层感知机架构作为BP神经网络的基础框架。 ```python model = Sequential() # 输入层到隐藏层 model.add(Dense(units=8, activation='relu', input_shape=(4,))) # 添加额外的隐藏层 model.add(Dense(units=6, activation='relu')) # 输出层采用softmax激活函数用于多分类问题 model.add(Dense(units=3, activation='softmax')) ``` #### 编译与训练模型 配置优化器、损失函数以及其他参数后启动训练过程。 ```python model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) history = model.fit(X_train_scaled, y_train, epochs=50, batch_size=10, validation_split=0.2) ``` #### 测试模型性能 评估模型在未见过的数据上的表现情况。 ```python loss, accuracy = model.evaluate(X_test_scaled, y_test) print(f'Test Loss: {loss}') print(f'Test Accuracy: {accuracy}') ``` 以上即是在Jupyter Notebook环境下完成的一个针对鸢尾花数据集分类任务的BP神经网络完整流程[^1]。 ### 注意事项 - 数据路径需依据个人电脑实际情况调整。 - 如果遇到任何安装包缺失的情况，请确保已正确安装对应版本的`keras`, `tensorflow`等相关依赖项。