创建一个神经网络，用于对鸢尾花进行分类。
Iris数据集，包括150个带有四个特征值（Sepal Length - 花萼长度，Sepal Width - 花萼宽度，Petal Length - 花瓣长度和Petal Width - 花瓣宽度）的鸢尾花样本，分为3个类别（Setosa，Versicolor和Virginica）。
要创建一个神经网络对鸢尾花进行分类，可以使用TensorFlow或Keras等深度学习框架。需要设计一个包含输入层、隐藏层和输出层的模型，在输出层使用softmax激活函数，以便获得每个样本属于每个类别的概率。对于这个特定问题，可以使用交叉熵损失函数进行训练。同时，还需要将数据集划分为训练集和测试集，以便对模型进行评估。