采用径向基神经网络模型将鸢尾花数据二分类。

好的，首先我们需要准备鸢尾花数据集。这个数据集可以通过sklearn库中的load_iris函数进行加载。

from sklearn.datasets import load_iris

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

接下来，我们需要将数据集拆分为训练集和测试集。这里我们采用train_test_split函数将数据集随机拆分为70%的训练集和30%的测试集。

from sklearn.model_selection import train_test_split

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

然后，我们需要对数据进行预处理。这里我们使用StandardScaler函数对数据进行标准化。

from sklearn.preprocessing import StandardScaler

scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

接下来，我们可以定义径向基神经网络模型，这里我们使用sklearn库中的SVC函数。

from sklearn.svm import SVC

model = SVC(kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale')

最后，我们可以使用fit函数对模型进行训练，并使用predict函数对测试集进行预测。

model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

完整代码如下：

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.svm import SVC

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

# 拆分数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 数据标准化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 定义径向基神经网络模型
model = SVC(kernel='rbf', C=1.0, gamma='scale')

# 训练模型并进行预测
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)

print("预测结果：", y_pred)

如果需要对模型进行评估，可以使用sklearn库中的metrics函数计算准确率、精确率、召回率等指标。

from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score

print("准确率：", accuracy_score(y_test, y_pred))
print("精确率：", precision_score(y_test, y_pred, average='macro'))
print("召回率：", recall_score(y_test, y_pred, average='macro'))