机器学习应用基础 课件Ch11 -5 示例：鸢尾花分类_第1页
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第十一章人工神经网络基础机器学习应用基础01020304人工神经网络定义人工神经网络训练过程激活函数性能优化目录CONTENTS05示例：鸢尾花分类示例：鸢尾花分类05鸢尾花数据集概述内容:数据集来源：鸢尾花数据集（IrisDataset）。特征描述：4个特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。数据规模：150个样本。目标：分类为3个类别（Setosa、Versicolor、Virginica）。scikit-learn中的神经网络模块MLPClassifier

MLPRegressor

MLPClassifier是scikit-learn中基于多层感知机（MLP）的分类模型，用于解决二分类或多分类问题。它通过前向传播计算预测值，并通过反向传播优化权重，最终输出类别标签。MLPRegressor是scikit-learn中基于多层感知机（MLP）的回归模型，用于解决连续值预测问题。它通过最小化损失函数（默认为均方误差）调整权重，拟合输入特征和目标值的关系。利用MLPClassifier实现鸢尾花分类1.加载数据并划分数据集2.建立神经网络模型利用MLPClassifier实现鸢尾花分类3.训练模型运行代码，显示得分为：Accuracyontrainingset:0.982Accuracyontestingset:1.000利用MLPClassifier实现鸢尾花分类4.调参:构建隐藏层个数分别为1到50，每层神经元个数为10的神经网络分类器利用MLPClassifier实现鸢尾花分类运行代码，显示为：Maxaccuracyoftrainset:0.9910714285714286,minaccuracy:0.36607142857142855,meanaccuracy:0.6624649859943978Maxaccuracyoftestset:1.0,minaccuracy:0.23684210526315788,meanaccuracy:0.60061919504

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