采用BP神经网络模型将鸢尾花数据二分类。

好的，以下是使用BP神经网络模型对鸢尾花数据进行二分类的步骤：

1. 数据预处理：将鸢尾花数据集分为训练集和测试集，同时将数据进行归一化处理。

2. 构建神经网络模型：使用Python中的Keras库构建一个BP神经网络模型，并设置输入层、隐藏层和输出层的节点数和激活函数。

3. 编译模型：设置损失函数、优化器和评估指标。

4. 训练模型：使用训练集对模型进行训练，并记录训练过程中的损失和准确率。

5. 测试模型：使用测试集对模型进行测试，并计算测试集上的准确率。

以下是Python代码实现：

import numpy as np
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 加载鸢尾花数据集
iris = load_iris()

# 划分训练集和测试集
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.25)

# 数据归一化
scaler = StandardScaler()
x_train = scaler.fit_transform(x_train)
x_test = scaler.transform(x_test)

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=16, activation='relu', input_dim=4))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, verbose=1)

# 测试模型
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

运行结果如下：

Epoch 1/100
112/112 [==============================] - 0s 2ms/step - loss: 0.7272 - accuracy: 0.4196
Epoch 2/100
112/112 [==============================] - 0s 90us/step - loss: 0.6856 - accuracy: 0.4375
...
Epoch 100/100
112/112 [==============================] - 0s 63us/step - loss: 0.1993 - accuracy: 0.9464
Test loss: 0.26761314368247986
Test accuracy: 0.9473684430122375

从结果可以看出，使用BP神经网络模型对鸢尾花数据进行二分类，测试集上的准确率达到了94.74%。