# 鸢尾花预测模型

**Repository Path**: HackOwnLife485/iris-prediction-model

## Basic Information

- **Project Name**: 鸢尾花预测模型
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-07-09
- **Last Updated**: 2025-07-09

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README



# PyTorch Softmax 回归示例

这个项目展示了一个使用 PyTorch 实现的 Softmax 回归模型，用于鸢尾花（Iris）数据集的分类任务。

## 代码结构

- `example/irisTest.py`: 包含 Softmax 回归模型的实现和相关方法

## 主要特性

- 使用 PyTorch 构建 Softmax 回归模型
- 提供鸢尾花数据集的分类解决方案
- 包含模型训练和预测的相关方法

## 模型类说明

`SoftmaxRegression` 类继承自 `nn.Module`，实现了 Softmax 回归模型，包含以下方法：
- `__init__(self, input_dim, output_dim)`: 初始化线性层
- `forward(self, x)`: 定义前向传播
- `predict_proba(self, x)`: 预测概率
- `predict(self, x)`: 预测类别
- `accuracy(self, x, y)`: 计算准确率

## 使用说明

1. 安装 PyTorch
2. 准备鸢尾花数据集
3. 运行 `irisTest.py` 进行模型训练和预测

## 许可证

请查看项目根目录的 LICENSE 文件以了解项目使用的许可协议。

## 图形展示

`softmax_training.png` 文件展示了 Softmax 回归模型的训练过程或结果可视化。
![训练](https://gitee.com/HackOwnLife485/iris-prediction-model/raw/master/softmax_training.png)