sklearn神经网络分类鸢尾花

根据提供的引用内容，sklearn是一个机器学习库，可以用于实现神经网络分类鸢尾花的任务。你可以使用sklearn中的神经网络模型来训练和预测鸢尾花数据集。具体步骤如下：

1. 导入所需的库和模块：

   from sklearn.neural_network import MLPClassifier
   from sklearn.datasets import load_iris
   from sklearn.model_selection import train_test_split

2. 加载鸢尾花数据集：

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

3. 将数据集拆分为训练集和测试集：

   X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

4. 创建并训练神经网络模型：

   model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000)
   model.fit(X_train, y_train)

5. 使用训练好的模型进行预测：

   y_pred = model.predict(X_test)

以上是使用sklearn实现神经网络分类鸢尾花的基本步骤。你可以根据实际需求对模型进行调参，以获得更好的分类结果。