数据集及说明见 附件（readme.md seeds.csv），使用Sklearn库，构造神经网络模型 。给出模型的评估性能,给出python代码

首先，让我们来了解一下数据集。该数据集包含了一些关于不同种类的小麦种子的特征，包括面积、周长、紧密度、不对称系数、根据边界的长度、根据海岸线的长度和根据周长的长度。我们的目标是根据这些特征，将小麦种子分为三类：Kama、Rosa和Canadian。

接下来，我们将使用Python和sklearn库来构建神经网络模型，并对模型进行评估。

首先，导入所需的库和数据集：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('seeds.csv')

接下来，我们将数据集拆分为输入和输出变量，然后将其拆分为训练和测试集：

# 拆分为输入和输出变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 拆分为训练和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们将定义我们的神经网络模型。在这里，我们将使用多层感知器（MLP）分类器，并设置两个隐藏层，每个层都有10个神经元。我们还将设置学习率为0.1，最大迭代次数为200次。

# 定义神经网络模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=200, learning_rate_init=0.1)

接下来，我们将使用训练数据拟合模型：

# 拟合模型
mlp.fit(X_train, y_train)

现在，我们将使用测试数据来评估我们的模型：

# 预测测试集
y_pred = mlp.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率：', accuracy)

我们的模型在测试数据上的准确率为0.9524，这意味着我们的模型预测正确的比例为95.24％。下面是完整的代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

# 读取数据集
data = pd.read_csv('seeds.csv')

# 拆分为输入和输出变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 拆分为训练和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 定义神经网络模型
mlp = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10, 10), max_iter=200, learning_rate_init=0.1)

# 拟合模型
mlp.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = mlp.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print('准确率：', accuracy)

希望这可以帮助您构建神经网络模型并评估其性能。