鸢尾花数据集是一个非常经典的分类数据集，数据集全名为 Iris Dataset，总共包含 150行数据。每一行由4个特征值及1个目标值（类别变量）组成。其中4个特征值分别是尊片长度、尊片宽度、花瓣长度、花瓣宽度。目标值为 3 种不同类别的尾花：山鸢尾、变色鸢尾、维吉尼亚鸢尾。根据鸢尾花数据集构建鸢尾花分类模型，并对模型进行评估。 实现思路及步骤： （1）从sklearn.datasets数据集中加载鸢尾花数据集。 （2）由于原始数据有一定顺序，顺序不打乱会影响准确率，因此采用 seed 方法生成随机数用的整数起始值，并采用 shuffle 方法随机打乱数据集。 （3）将数据集划分训练集和测试集，训练集为前 120 行，测试集为后 30 行。 （4）将图像数据类型转换为 float32。 （5）构建尾花分类网络并对其进行编译。 （6）对编译好的分类网络进行训练。 （7）对模型进行评估。

好的，我已经记录下来了，我的回答如下：

实现思路及步骤：

(1) 载入鸢尾花数据集，并通过打印输出的方式查看数据集的特征信息和目标值信息。

from sklearn.datasets import load_iris
iris = load_iris()
print("{:^10}|{:^10}|{:^10}|{:^10}|{:^10}".format("SepalLength","SepalWidth","PetalLength","PetalWidth","Class"))
print("{:^10}|{:^10}|{:^10}|{:^10}|{:^10}".format("-"*10,"-"*10,"-"*10,"-"*10,"-"*10))
for i in range(len(iris.target)):
    print("{:^10.1f}|{:^10.1f}|{:^10.1f}|{:^10.1f}|{:^10}".format(iris.data[i][0],
        iris.data[i][1], iris.data[i][2], iris.data[i][3], iris.target_names[iris.target[i]]))

(2) 生成随机数用的整数起始值，并采用 shuffle 方法随机打乱数据集。

import numpy as np
np.random.seed(10)
shuffle_indices = np.random.permutation(np.arange(len(iris.target)))
iris.data = iris.data[shuffle_indices]
iris.target = iris.target[shuffle_indices]

(3) 将数据集划分训练集和测试集，训练集为前120行，测试集为后30行。

train_data = iris.data[:-30]
train_target = iris.target[:-30]
test_data = iris.data[-30:]
test_target = iris.target[-30:]

(4) 将图像数据类型转换为 float32。

train_data = train_data.astype(np.float32)
test_data = test_data.astype(np.float32)

(5) 构建尾花分类网络并对其进行编译。

import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout

model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(4,)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

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

(6) 对编译好的分类网络进行训练。

model.fit(train_data, train_target, epochs=50, batch_size=16, validation_split=0.1)

(7) 对模型进行评估。

test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_target)
print('Test accuracy:', test_acc)

以上就是基于鸢尾花数据集构建分类模型的实现步骤。