基于matlab的MLP进行鸢尾花的分类的代码，能够评估模型的准确性和F1分数,并进行可视化分析

以下是基于 Matlab 的 MLP 进行鸢尾花分类的代码：

% 导入鸢尾花数据集
load fisheriris

% 将数据集分为训练集和测试集
train_ratio = 0.7; % 训练集占总数据集的比例

[train_ind, test_ind] = dividerand(size(meas, 1), train_ratio, 1-train_ratio);
train_data = meas(train_ind, :);
train_label = species(train_ind);
test_data = meas(test_ind, :);
test_label = species(test_ind);

% 构建 MLP 模型
net = patternnet([10, 5]); % 两个隐藏层，分别有10个和5个神经元
net.trainFcn = 'trainscg'; % 使用 Scaled conjugate gradient 作为训练函数
net.trainParam.epochs = 1000; % 迭代次数
net.trainParam.goal = 0.01; % 训练目标误差
net.trainParam.showWindow = false; % 不显示训练窗口

% 训练模型
[net, tr] = train(net, train_data', dummyvar(train_label)');

% 测试模型
test_pred = net(test_data');
test_pred_label = vec2ind(test_pred)';

% 计算准确率和 F1 分数
accuracy = sum(test_pred_label == grp2idx(test_label)) / length(test_label);
C = confusionmat(grp2idx(test_label), test_pred_label);
precision = diag(C) ./ sum(C, 2);
recall = diag(C) ./ sum(C, 1)';
f1_score = 2 * precision .* recall ./ (precision + recall);

% 可视化结果
gscatter(test_data(:, 1), test_data(:, 2), test_label);
hold on
gscatter(test_data(:, 1), test_data(:, 2), test_pred_label, 'k', 'x');
title(sprintf('Accuracy: %.2f, F1 score: %.2f', accuracy, mean(f1_score)));
legend('setosa', 'versicolor', 'virginica', 'predicted setosa', 'predicted versicolor', 'predicted virginica', 'Location', 'best');

这段代码中，我们首先导入了 Matlab 自带的鸢尾花数据集，并将其分为训练集和测试集。然后我们构建了一个 MLP 模型，并使用训练集进行训练。接着我们使用测试集对模型进行测试，并计算了准确率和 F1 分数。最后我们使用 `gscatter` 函数可视化了测试集的结果和模型的预测结果，并将准确率和 F1 分数作为标题显示出来。

需要注意的是，这段代码中使用了 `dummyvar` 函数将分类变量转换为二元变量，以便于训练 MLP 模型。同时，我们还使用了 `vec2ind` 函数将 MLP 模型的输出转换为分类变量。