如果在上面数据特征处理中增加分形特征处理，并将分形特征融入到特征工程，上面的代码如何修改变化

如果要将分形特征处理融入到特征工程中，可以使用分形维度等指标来描述数据的复杂度和规律性，从而提取分形特征。下面是一个简单的示例代码，展示如何使用分形维度作为分形特征，并将其融入到特征工程中：

import numpy as np
import pandas as pd
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
import pyeeg

# 加载数据集
iris = load_iris()

# 数据预处理
X = iris.data
y = iris.target

# 特征分析
df = pd.DataFrame(X, columns=iris.feature_names)
df['target'] = y

# 特征工程
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 添加分形特征
fractal_dim = []
for i in range(X_train.shape[0]):
    fractal_dim.append(pyeeg.hfd(X_train[i,:], 5))
fractal_dim = np.array(fractal_dim).reshape(-1,1)
X_train = np.concatenate((X_train, fractal_dim), axis=1)

fractal_dim = []
for i in range(X_test.shape[0]):
    fractal_dim.append(pyeeg.hfd(X_test[i,:], 5))
fractal_dim = np.array(fractal_dim).reshape(-1,1)
X_test = np.concatenate((X_test, fractal_dim), axis=1)

# 特征归一化
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 数据建模
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=1000)
clf.fit(X_train, y_train)

# 模型预测
y_pred = clf.predict(X_test)
print('Test Accuracy: %.2f' %clf.score(X_test, y_test))

这段代码首先加载鸢尾花数据集，并将其分为特征和目标两个部分。然后使用 PyEEG 库中的 hfd 函数计算每个样本的分形维度，并将其作为分形特征添加到特征矩阵中。接着使用 Scikit-learn 对特征进行标准化处理，分为训练集和测试集。最后使用 MLPClassifier 建立神经网络模型，并对测试集进行预测，输出准确率。