基于神经网络的分类(鸢尾花数据集)1 数据用鸢尾花数据集（所有样本的四个特征，三个类别） 2 输出标签（one hot vector） 3 构建模型时输出端映射到0.1之间 4 修改损失函数为交叉熵函数

好的，下面是一个基于神经网络的鸢尾花数据集分类的Python代码示例：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
import tensorflow as tf

# 加载数据集并划分训练集和测试集
iris = load_iris()
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2)

# 将标签转换成one hot向量
y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=3)
y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test, num_classes=3)

# 构建神经网络模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(4, input_dim=4, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(3, activation='softmax')
])

# 编译模型
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=8)

# 在测试集上评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)
print("Test loss:", loss)
print("Test accuracy:", accuracy)

这段代码使用了Keras框架构建了一个简单的神经网络模型，其中包括一个输入层和一个输出层，中间使用了一个ReLU激活函数。输出层使用了softmax激活函数将输出映射到0到1之间。损失函数被修改为交叉熵函数，以适应多分类问题。在训练模型时，我们使用了批量大小为8，并在训练集上进行了100个epoch的训练。最后，在测试集上评估模型的损失和准确率。