帮我生成斜率为正的训练集和验证集的精确度曲线。要求epoch=100，精确度由0.75缓慢上升到0.86结束，加入很小的白噪声，训练集的白噪声较小；训练集的精确度要稍微高于验证集

好的，您需要一个二元分类模型，可以使用Python中的Keras库来实现。以下是一个示例代码，您可以根据您的需求进行修改。

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import train_test_split
import numpy as np

# 生成训练集和验证集
X_train = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(1000, 2))
y_train = np.where(X_train[:, 1] > X_train[:, 0], 1, 0)
X_val = np.random.uniform(low=-10, high=10, size=(200, 2))
y_val = np.where(X_val[:, 1] > X_val[:, 0], 1, 0)

# 添加噪声
X_train += np.random.normal(loc=0, scale=0.1, size=X_train.shape)
X_val += np.random.normal(loc=0, scale=0.1, size=X_val.shape)

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(2,)))
model.add(Dense(32, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32, validation_data=(X_val, y_val))

# 绘制精度曲线
import matplotlib.pyplot as plt

plt.plot(history.history['accuracy'])
plt.plot(history.history['val_accuracy'])
plt.title('Model Accuracy')
plt.ylabel('Accuracy')
plt.xlabel('Epoch')
plt.legend(['Train', 'Validation'], loc='upper left')
plt.show()

这个例子中，我们使用了随机生成的训练集和验证集，并在每个样本中添加了一些白噪声。模型是一个包含三个全连接层的简单神经网络，使用了ReLU激活函数和sigmoid输出层。我们使用Adam优化器和二元交叉熵损失函数进行训练，并监控精确度指标。最后，我们使用Matplotlib库绘制了精度曲线。

您可以根据您的具体需求进行修改，如调整噪声的大小、修改模型结构等。