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1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
2. 输入框内输入如下内容：

创建一个基于多层感知机(MLP)的鸢尾花分类项目。要求：1. 使用Python语言 2. 包含数据预处理模块 3. 实现3层MLP网络结构 4. 包含训练和评估代码 5. 可视化分类结果。使用scikit-learn和matplotlib库，输出完整的可执行代码和简要说明文档。

1. 点击'项目生成'按钮，等待项目生成完整后预览效果

最近在做一个鸢尾花分类的小项目，尝试用多层感知机(MLP)神经网络来实现。作为一个刚入门机器学习的新手，我发现借助AI辅助工具可以大大简化开发流程，特别是对于这种标准化的分类任务。下面记录下我的实践过程和一些心得体会。

项目背景与数据准备

鸢尾花数据集是机器学习领域的经典案例，包含三种鸢尾花的四个特征（花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度）和对应的类别标签。这个数据集很适合用来练习分类模型的构建。

1. 首先需要加载数据集，我用的是scikit-learn内置的iris数据集，省去了从外部文件读取的麻烦。
2. 数据预处理环节很重要，包括特征标准化和标签编码。将特征值缩放到相近的范围有助于模型收敛。
3. 还需要将数据集划分为训练集和测试集，我采用了常见的7:3比例。

MLP模型构建

多层感知机是基础的前馈神经网络，对于这种结构化数据的分类问题表现不错。

1. 我设计了一个3层网络结构：输入层(4个神经元，对应4个特征)、隐藏层(10个神经元)、输出层(3个神经元，对应3个类别)。
2. 隐藏层使用ReLU激活函数，输出层用softmax函数实现多分类。
3. 选择交叉熵作为损失函数，Adam优化器进行参数更新。

训练与评估

模型训练过程相对简单但需要关注几个关键点：

1. 设置合适的训练轮次(epochs)和批量大小(batch size)，我分别设为100和16。
2. 训练过程中监控损失函数和准确率的变化，防止过拟合。
3. 在测试集上评估模型性能，计算准确率、精确率、召回率等指标。

结果可视化

为了更直观地理解模型表现，我做了几个可视化：

1. 绘制训练过程中的损失和准确率曲线，观察收敛情况。
2. 使用混淆矩阵展示模型在各个类别上的分类效果。
3. 通过降维技术将高维特征投影到2D平面，可视化决策边界。

AI辅助开发体验

整个项目开发过程中，我发现InsCode(快马)平台的AI辅助功能特别实用：

1. 只需要描述项目需求，AI就能生成完整的项目框架代码，省去了大量重复劳动。
2. 内置的代码编辑器可以直接运行和调试，实时查看结果。
3. 对于不确定的参数设置或报错信息，可以随时向AI助手咨询获取建议。

虽然这个项目是一次性运行的脚本，但平台对机器学习项目的支持确实让开发过程顺畅很多。特别是对新手来说，不用在环境配置和基础代码上花费太多时间，可以更专注于模型本身的调优和结果分析。

经验总结

通过这个小项目，我总结了几个关键点：

1. 数据预处理对神经网络性能影响很大，标准化是必须的。
2. 隐藏层神经元数量需要根据问题复杂度调整，不是越多越好。
3. 学习率和批量大小等超参数需要多次尝试才能找到最佳组合。
4. 可视化工具对理解模型行为非常有帮助。

未来可以考虑加入更多的改进，比如尝试不同的网络结构、使用正则化技术防止过拟合，或者用更复杂的数据集测试模型泛化能力。对于想快速入门机器学习的朋友，这种AI辅助开发的方式确实能降低学习门槛，推荐尝试。

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