神经网络：使用Scikit-learn构建多层感知器

# 1. 简介

## 1.1 什么是神经网络？

神经网络是一种计算模型，灵感来源于生物神经系统中的神经元网络。它由多个节点（也称为神经元）和连接这些节点的权重组成。神经网络在机器学习和人工智能领域中得到了广泛的应用，能够模拟人类的学习和认知过程。

## 1.2 多层感知器的介绍

多层感知器（Multilayer Perceptron，简称MLP）是一种最常见的神经网络结构。它由一个或多个称为隐藏层的节点层组成，每个隐藏层都与前一层和后一层的节点相连。隐藏层的节点集合和连接权重是根据训练数据动态调整的，从而使网络能够学习到输入和输出之间的关系。

## 1.3 Scikit-learn简介

## 2. 准备工作

在开始构建多层感知器模型之前，我们需要进行一些准备工作。这包括安装Scikit-learn库和准备数据集。

### 2.1 安装Scikit-learn

Scikit-learn是一个方便易用的Python机器学习库，它包含了许多用于分类、回归、聚类等任务的工具。你可以通过以下命令来安装Scikit-learn：

pip install scikit-learn

安装完成后，你可以使用以下代码来验证安装是否成功：

import sklearn
print(sklearn.__version__)

如果没有报错，并且能够打印出Scikit-learn的版本号，说明安装成功。

### 2.2 数据集的准备

在构建多层感知器模型之前，我们需要准备一个合适的数据集。这个数据集可以是已经存在的，也可以是自己生成的。

在本示例中，我们将使用Scikit-learn自带的鸢尾花数据集作为示范。这是一个经典的分类问题，数据集中包含了150个样本，分为3类，每个样本有4个特征。

首先，我们需要导入数据集：

from sklearn.datasets import load_iris
data = load_iris()

接下来，我们可以使用以下代码来查看数据集的基本信息：

print(data.feature_names)  # 打印特征名
print(data.target_names)  # 打印类别名
print(data.data.shape)  # 打印数据形状
print(data.target.shape)  # 打印标签形状

### 数据预处理

在构建神经网络模型之前，我们需要对数据进行预处理，以确保模型能够有效地学习和泛化。数据预处理通常包括特征缩放和数据编码两个主要步骤。

#### 3.1 特征缩放

特征缩放是指将数据的特征值按比例缩放，以便它们落入一个特定的范围。在神经网络中，特征缩放有助于加快模型收敛速度，提高模型的精度。常用的特征缩放方法包括最小-最大缩放和标准化。

from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler

# 使用最小-最大缩放对数据进行特征缩放
scaler = MinMaxScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scaler.transform(X_test)

# 使用标准化对数据进行特征缩放
scaler = StandardScaler()
X_train_scaled = scaler.fit_transform(X_train)
X_test_scaled = scale