使用Keras实现鸢尾花分类

已于 2022-03-30 14:17:30 修改
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分类专栏： # AI - 机器学习 - 深度学习 文章标签： 鸢尾花 分类
于 2022-03-30 14:04:20 首次发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/howard2005/article/details/123840757
本文介绍了如何使用Keras完成鸢尾花分类任务，分别通过API顺序模式和函数式编程方法实现。首先，从sklearn加载Iris数据集并进行预处理，接着构建模型，添加数据处理层、全连接层。然后，配置优化器进行模型迭代学习。最后，运行程序展示训练结果，验证模型效果。

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文章目录

一、任务描述

  • Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher于1936年收集整理。Iris数据集也称鸢尾花数据集，是一类多重变量分析的数据集。该数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度4个属性预测鸢尾花属于Setosa、Versicolour、Virginica中的哪一类。
    在这里插入图片描述

二、完成任务 - 使用Keras API顺序模式实现鸢尾花分类

  • 编写程序 - 使用Keras API顺序模式实现鸢尾花分类.py
    在这里插入图片描述

（一）数据的准备

  • 无需下载这个数据集，一般常用机器学习工具都自带Iris数据集，我们导入sklearn数据库中的Iris数据集

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