设计一个简单的全连接神经网络完成鸢尾花分类任务，并对模型进行评价和推理预测

设计一个简单的全连接神经网络（Multilayer Perceptron, MLP）用于鸢尾花分类任务通常包括以下几个步骤：

1. **数据准备**：
- 使用鸢尾花数据集，如Iris dataset，它包含150个样本，每个样本有4个特征（花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度、萼片宽度）和一个标签（三种鸢尾花种类之一）。

2. **预处理**：
- 数据标准化或归一化，使得所有输入特征在同一尺度上。
- 划分训练集和测试集，比如70%的数据用于训练，30%用于验证和测试模型性能。

3. **构建模型**：
- 使用Python库（如TensorFlow或PyTorch）创建一个基础的MLP结构，包括输入层、隐藏层（可以有多层，每层都有多个神经元，通过激活函数连接）、全连接层以及一个输出层（对于多分类问题，通常用softmax激活）。
- 可能还需要添加Dropout层以防止过拟合。

import tensorflow as tf

model = tf.keras.models.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(16, activation='relu', input_shape=(4,)), # 隐藏层1
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(8, activation='relu'), # 隐藏层2
    tf.keras.layers.Dropout(0.2),
    tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax') # 输出层，三个节点对应三个类别
])

4. **编译模型**：
- 设置损失函数（例如，对于多分类问题用categorical_crossentropy），优化器（如Adam），并选择评估指标（accuracy通常是首选）。

model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

5. **训练模型**：
- 使用训练数据训练模型，指定批次大小（batch_size）和轮数（epochs）。

history = model.fit(x_train, y_train, validation_data=(x_test, y_test), epochs=10)

6. **模型评价**：
- 查看训练历史（history.history），分析训练和验证的准确率和损失变化，判断是否过拟合或欠拟合。
- 计算测试集上的最终准确率和其他指标。

7. **推理预测**：
- 对新的鸢尾花数据应用模型进行预测，得到最可能的类别。

predictions = model.predict(new_data)
predicted_class = np.argmax(predictions, axis=-1)