用Python实现前馈神经网络

注解：引入所需库；加载鸢尾花数据集，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，测试集比例通过test_size参数设置；创建前馈神经网络分类器对象，其中hidden_layer_sizes参数表示隐藏层大小，max_iter参数表示最大迭代次数，alpha参数表示L2正则化参数，solver参数表示优化算法，random_state参数表示随机数种子；使用fit()方法训练训练数据；使用score()方法输出分类器准确率。代码中使用了sklearn中的MLPClassifier类来创建前馈神经网络分类器。注意，默认使用relu作为激活函数，在此例中未显式定义激活函数。为防止过拟合，使用L2正则化（alpha=0.01）和限制最大迭代次数（max_iter=500）。需要根据实际问题选择适合的网络结构、激活函数、损失函数、优化算法等参数，并进行超参数调整。