3. 某生物学家对昆虫进行研究，发现该昆虫依据体长和翼长可以分为3种类别。数据文件有训练集insects_training.txt和测试集insects_testing.txt。数据格式为每行(x, y, label): x为体长值，y为翼长值，label为所属类别0/1/2。搭建模型实现对昆虫类别的判断，并可视化训练过程中的损失和正确率

首先，我们需要读取数据文件，将其转化为模型可以接受的形式（例如：numpy数组），并将数据分为训练集和测试集。可以使用numpy和pandas库实现：

import numpy as np
import pandas as pd

# 读取数据文件
train_data = pd.read_csv('insects_training.txt', header=None, sep=',')
test_data = pd.read_csv('insects_testing.txt', header=None, sep=',')

# 将数据转化为numpy数组
train_data = np.array(train_data)
test_data = np.array(test_data)

# 划分数据集
train_x, train_y = train_data[:, :2], train_data[:, 2]
test_x, test_y = test_data[:, :2], test_data[:, 2]

接下来，我们可以使用Keras库搭建一个简单的神经网络模型，包含两个全连接层和一个输出层。其中，激活函数使用ReLU和softmax，损失函数使用交叉熵，优化器使用Adam。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 搭建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_dim=2))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

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

然后，我们可以使用训练集对模型进行训练，并可视化损失和正确率的变化情况。

import matplotlib.pyplot as plt

# 训练模型
history = model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=32, validation_split=0.2)

# 可视化训练过程中的损失和正确率
plt.plot(history.history['loss'])
plt.plot(history.history['val_loss'])
plt.title('Model Loss')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Loss')
plt.legend(['train', 'validation'], loc='upper right')
plt.show()

plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.legend(['train', 'validation'], loc='lower right')
plt.show()

最后，我们可以使用测试集对模型进行评估，输出模型的准确率。

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_x, test_y)
print('Test Accuracy:', test_acc)