注解：导入所需库；加载iris数据集并进行特征标准化处理；将数据集划分为训练集和测试集，其中测试集占比可自定义；创建前馈神经网络分类器对象，设置隐藏层大小、最大迭代次数、L2正则化参数、优化算法和随机数种子；使用fit()方法对训练数据进行模型训练；使用score()方法计算分类器的准确率。在上述代码中，我们使用sklearn库中的MLPClassifier类创建了一个前馈神经网络分类器。需要注意的是，MLPClassifier默认使用relu作为激活函数，本例中未显示定义。为防止过拟合，我们使用了L2正则化（alpha=0.01）并限制了最大迭代次数（max_iter=500）。对于前馈神经网络模型，应根据实际问题选择适合的网络结构、激活函数、损失函数和优化算法，并进行超参数调整。