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鸢尾花数据集包含3类、共150条记录（每类各50条记录）。每条记录都有4项特征：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度。可以通过这4个特征预测鸢尾花卉属于iris-setosa, iris-versicolour, iris-virginica中的哪一品种。设计一个softmax回归模型，通过鸢尾花数据集训练该模型，并将训练过程的训练误差可视化。训练集、测试集可按一定比例划分。计算测试集的预测准确率。绘制训练过程中损失值的变化曲线。绘制训练过程中损失值的变化曲线。设置模型参数并训练模型。

这个模型是一个基于MLP的简单文本情绪分类模型，使用了线性层、激活函数和Softmax函数构建网络结构。通过交叉熵损失函数进行训练，并使用Adam优化算法自动调节学习率。训练过程中记录了损失值，并在每个3000步后对校验集进行验证。该模型可以用于对文本情绪进行分类，并评估模型的准确率和损失值。其中包含数据收集、数据预处理、构建模型、训练模型、测试模型、观察模型表现、保存模型