使用鸢尾花数据集写一段在 DBN 的最后一层设置 BP 网络的代码

以下是使用鸢尾花数据集写一段在 DBN 的最后一层设置 BP 网络的代码：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

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

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 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)

# 构建 DBN 模型
from deep_learning_models import DeepBeliefNetwork
dbn = DeepBeliefNetwork([4, 8, 12], rbm_learning_rate=0.01, rbm_epochs=20, finetune_epochs=50)
dbn.fit(X_train)

# 获取 DBN 的最后一层特征表示
X_train_features = dbn.transform(X_train)
X_test_features = dbn.transform(X_test)

# 构建 BP 网络模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000)
mlp.fit(X_train_features, y_train)

# 预测并计算准确率
y_pred = mlp.predict(X_test_features)
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

注意：这段代码中的 `deep_learning_models` 是一个自定义的深度学习模型库，需要根据实际情况进行修改。