利用IRIS数据集对鸢尾花数据集多层感知机的多分类任务代码及实现

在Python中，我们可以使用scikit-learn库来处理鸢尾花数据集并训练一个多层感知机（Multilayer Perceptron，MLP）。首先，你需要安装所需的库：

pip install numpy pandas scikit-learn

下面是一个简单的例子，展示如何利用IRIS数据集进行多分类任务：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn import datasets
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import classification_report

# 加载Iris数据集
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X_scaled = 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_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建多层感知机模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 5), activation='relu', solver='adam', max_iter=500)

# 训练模型
mlp.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = mlp.predict(X_test)

# 评估模型性能
print("Classification Report:")
print(classification_report(y_test, y_pred))

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