为一个机器学习模型选择最佳的超参数。
数据集：Iris 数据集
调整的超参数：学习率、神经网络层数和神经元个数
为了为Iris数据集选择最佳超参数值，请遵循以下步骤：

1. 将数据集分成训练集和测试集。
2. 使用网格搜索或随机搜索来调整超参数。这意味着尝试许多超参数组合，并使用交叉验证选择最佳性能。
3. 如果使用神经网络，则可以使用不同层数和节点数进行试验，并记录每个模型的性能。
4. 对于学习率，在模型训练期间尝试不同的值，并选择使模型最佳化的值。
5. 在比较不同模型之前，确保使用相同的训练集来训练模型并使用相同的测试集来评估它们。