前馈神经网络+python.zip

导入需要的库； 加载iris数据集，并使用StandardScaler对特征进行标准化处理； 将数据集划分为训练集和测试集，其中test_size参数表示测试集占比； 创建前馈神经网络分类器对象，其中hidden_layer_sizes参数表示隐藏层的大小，max_iter参数表示最大迭代次数，alpha参数表示L2正则化的参数，solver参数表示使用的优化算法，random_state参数表示随机数种子； 使用fit()方法对训练数据进行训练； 使用score()方法输出分类器的准确率。 在以上代码中，我们使用了sklearn中的MLPClassifier类来创建前馈神经网络分类器。注意，MLPClassifier默认使用relu作为激活函数，在本例中我们没有对激活函数进行显式定义。同时，为了防止模型过拟合，我们使用了L2正则化（alpha=0.01）并限制了最大迭代次数（max_iter=500）。需要注意的是，前馈神经网络模型需要根据实际问题选择合适的网络结构、激活函数、损失函数、优化算法等参数，并进行超参数调整。