给出使用sklearn开源库的具体Python代码

下面是使用sklearn库中的MLPClassifier类实现心跳信号分类的Python代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neural_network import MLPClassifier

# 读取数据集
data = pd.read_csv('heart_rate.csv')

# 划分特征和标签
X = data.drop('label', axis=1)
y = data['label']

# 数据预处理
scaler = StandardScaler()
X = scaler.fit_transform(X)

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 构建BP神经网络模型
clf = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(100, 50), max_iter=500, alpha=0.01,
                    solver='adam', verbose=False, tol=1e-4, random_state=42)

# 训练模型
clf.fit(X_train, y_train)

# 预测测试集
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算分类准确率等指标
accuracy = clf.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

这段代码中，首先读取心跳信号数据集，并使用StandardScaler类进行数据预处理，然后使用train_test_split函数将数据划分为训练集和测试集。接着，使用MLPClassifier类构建BP神经网络模型，并设置相关参数。最后，使用fit函数对训练集进行训练，使用predict函数对测试集进行预测，并使用score函数计算分类准确率等指标。