keras鸢尾花分类代码

您好！感谢您使用ChitGPT与我进行对话。很抱歉我并不是一个代码编辑器，无法为您提供代码编辑功能。不过，我可以为您提供一个常见的鸢尾花分类代码片段，使用Keras框架实现。请查看以下代码：

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

# 准备数据
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# 把类别转化为 one-hot 编码
y = np.eye(3)[y]

# 划分训练集和测试集
train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(3, activation='softmax'))

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

# 训练模型
model.fit(train_x, train_y, epochs=50, batch_size=10)

# 评估模型
score = model.evaluate(test_x, test_y)
print("Loss:", score[0], "Accuracy:", score[1])

上述代码中，我们使用了Keras框架中的Sequential模型进行鸢尾花分类。通过使用Dense层和Dropout层，我们建立了一个具有两个隐藏层的神经网络，最终使用softmax函数进行分类预测。我们还对模型进行了编译和训练，并评估了模型的准确率和损失。希望这段代码可以帮助到您。