【源码】基于PyTorch的Iris数据集分类模型

项目简介

本项目是基于PyTorch的神经网络模型，用于对经典的Iris数据集进行分类。Iris数据集包含三种鸢尾花的特征数据及其对应类别标签，项目通过构建神经网络实现对该数据集的分类预测。

项目的主要特性和功能

1. 导入必要库和模块，如NumPy、PyTorch、sklearn的数据集模块等。
2. 加载并处理Iris数据集，进行数据集划分和格式转换。
3. 定义包含输入层、两个隐藏层和一个输出层的神经网络模型。
4. 实现前向传播、测试、训练以及准确率评估等功能。
5. 绘制损失随训练轮数变化的可视化图。

安装使用步骤

假设用户已下载本项目的源码文件，操作步骤如下： 1. 解压源码文件，打开项目文件夹。 2. 确保已安装Python环境和PyTorch库。 3. 在项目文件夹中打开命令行终端或终端窗口，运行 iris.py 文件。代码会自动完成库和模块导入、数据加载与处理、神经网络模型定义与训练、模型性能评估以及损失可视化图绘制。 4. 查看输出结果，包含训练过程中的损失值和准确率等信息。

注意：运行代码前需确保正确安装Python环境和PyTorch库。可根据项目需求进行参数调整和优化，本项目仅提供基础功能实现，如需高级功能或性能优化，请自行扩展和改进代码。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】