请用Python给我写一个基于神经网络的分类性能好的复杂度高的垃圾短信分类的代码

好的，这是一个简单的基于神经网络的垃圾短信分类器的代码。请注意，这只是一个示例，需要根据具体情况进行调整。

首先，我们需要导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

然后，我们读入数据集并进行一些基本的数据预处理：

# 读入数据集
data = pd.read_csv('spam.csv', encoding='latin-1')

# 删除无用列
data = data.drop(["Unnamed: 2", "Unnamed: 3", "Unnamed: 4"], axis=1)

# 重命名列
data.columns = ['label', 'text']

# 将标签编码为数字
le = LabelEncoder()
data['label'] = le.fit_transform(data['label'])

# 分割训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data['text'], data['label'], test_size=0.2, random_state=42)

接下来，我们需要对文本进行向量化，以便输入到神经网络中：

# 使用TF-IDF向量化文本
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

vectorizer = TfidfVectorizer()
X_train_vect = vectorizer.fit_transform(X_train)
X_test_vect = vectorizer.transform(X_test)

现在，我们已经准备好构建我们的神经网络模型。这里我们使用一个简单的全连接神经网络，其中包含3个隐藏层，每个隐藏层有128个神经元。我们还使用了Dropout来减少过拟合的风险。

# 构建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(128, input_shape=(X_train_vect.shape[1],), activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(128, activation='relu'))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

我们现在可以训练我们的模型：

# 训练模型
model.fit(X_train_vect, y_train, validation_data=(X_test_vect, y_test), epochs=10, batch_size=32)

最后，我们可以使用测试集进行预测并评估模型的性能：

# 在测试集上进行预测
y_pred = model.predict(X_test_vect)
y_pred = (y_pred > 0.5)

# 评估模型性能
from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix

accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
confusion = confusion_matrix(y_test, y_pred)
print('Accuracy:', accuracy)
print('Confusion matrix:', confusion)

这就是一个简单的垃圾短信分类器的代码。要注意的是，这只是一个示例，需要根据具体情况进行调整。