使用kares调用序列的方法进行鸢尾花分类，并通过改变超参数进行对比实验

可以，我可以为您提供代码示例：

import kares
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.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)

# 定义模型
model = kares.models.Sequential([
    kares.layers.Dense(10, input_shape=(4,), activation='relu'),
    kares.layers.Dense(3, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=50, verbose=0)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)

print('Test accuracy: ', test_acc)

当您改变超参数时，可以将其传递给 `fit` 方法，比如：

# 训练模型，改变 batch_size 和 epochs
model.fit(X_train, y_train, batch_size=32, epochs=100, verbose=0)

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=0)

print('Test accuracy: ', test_acc)