使用iris.csv数据构建神经网络预测花的种类：将所有数据随机分为训练集和测试集，分别计算测试集上总的准确率和不同类的准确率。用R语言解决并写出代码

以下是使用R语言构建神经网络预测iris.csv数据集中花的种类的代码：

# 导入数据
data <- read.csv("iris.csv")

# 将数据集随机分为训练集和测试集
set.seed(123)
train_index <- sample(1:nrow(data), 0.7*nrow(data))
train_data <- data[train_index,]
test_data <- data[-train_index,]

# 构建神经网络模型
library(neuralnet)
model <- neuralnet(Species ~ Sepal.Length + Sepal.Width + Petal.Length + Petal.Width, 
                   data = train_data, hidden = c(5,3), linear.output = FALSE)

# 预测测试集结果
predicted <- predict(model, test_data)
predicted <- apply(predicted, 1, which.max)

# 计算测试集总的准确率
accuracy <- sum(predicted == test_data$Species)/nrow(test_data)
cat("测试集总的准确率为：", accuracy, "\n")

# 计算不同类的准确率
for (i in unique(test_data$Species)) {
  subset_test_data <- test_data[test_data$Species == i,]
  subset_predicted <- predicted[test_data$Species == i]
  subset_accuracy <- sum(subset_predicted == i)/nrow(subset_test_data)
  cat(paste("类别为", i, "的准确率为：", subset_accuracy, "\n"))
}

该代码中，我们首先导入iris.csv数据，然后将数据集随机分为训练集和测试集。接着，我们使用neuralnet包中的neuralnet()函数构建神经网络模型。该函数中的第一个参数是一个公式，表示Species与其他四个变量之间的关系；第二个参数是训练数据；第三个参数hidden表示隐藏层的节点数；第四个参数linear.output表示输出是否为线性。在模型构建完成后，我们使用predict()函数对测试集进行预测，并使用which.max()函数找到每个预测结果中最大值所对应的类别。最后，我们计算测试集总的准确率和不同类的准确率。

注：由于数据集的随机分割，每次运行的结果可能略有不同。