深度Q网络对鸢尾花分类代码

以下是使用深度Q网络（DQN）对鸢尾花（Iris）数据集进行分类的Python代码：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam


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

# 将类别标签编码为数字
le = LabelEncoder()
data['species'] = le.fit_transform(data['species'])

# 分离特征和标签
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 将数据集拆分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, stratify=y, random_state=42)

# 创建深度Q网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=X_train.shape[1]))
model.add(Dense(64, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

# 编译模型
model.compile(loss='sparse_categorical_crossentropy', optimizer=Adam(lr=0.001), metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, validation_data=(X_test, y_test), epochs=100, batch_size=16)

# 在测试集上评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

运行该代码将会对鸢尾花数据集进行分类，并输出测试集上的准确率。需要注意的是，深度Q网络通常用于强化学习任务，而不是分类任务，因此这段代码仅作为演示目的。