用鸢尾花数据集进行基于神经网络的分类： 要求步骤： 1 数据用鸢尾花数据集（所有样本的四个特征，三个类别） 2 输出标签（one hot vector） 3 构建模型时输出端映射到0.1之间 4 修改损失函数为交叉熵函数

好的，我可以为您提供一个基于神经网络的鸢尾花分类的代码示例。以下是Python代码：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from keras.utils import to_categorical

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 将标签转换为one hot向量
y = to_categorical(y)

# 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)

# 创建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

# 编译模型，使用交叉熵作为损失函数
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=200, batch_size=10)

# 评估模型
_, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Accuracy: %.2f' % (accuracy*100))

在此代码示例中，我们首先加载鸢尾花数据集并将其分成特征向量和标签向量。使用`to_categorical()`函数将标签向量转换为one hot向量。然后划分训练集和测试集。接下来，我们创建一个简单的神经网络模型，并使用`categorical_crossentropy`作为损失函数进行编译。然后使用训练集对模型进行训练，并在测试集上进行评估。