写一个基于python的BP神经网络，将数据划分为训练集和测试集，并且将预测值反归一化输出到excel表格

以下是基于Python的BP神经网络的代码，包括数据划分为训练集和测试集，以及将预测值反归一化输出到Excel表格的功能。

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

# 读取数据
data = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将数据集分为特征和目标变量
X = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values

# 将目标变量进行归一化
scaler = MinMaxScaler()
y = scaler.fit_transform(y.reshape(-1, 1))

# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)

# 构建BP神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=150, batch_size=10)

# 评估模型
scores = model.evaluate(X_test, y_test)
print("%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))

# 预测测试集结果
y_pred = model.predict(X_test)

# 将预测结果反归一化
y_pred = scaler.inverse_transform(y_pred)

# 将预测结果输出到Excel表格
df = pd.DataFrame({'Actual': scaler.inverse_transform(y_test.reshape(-1)), 'Predicted': y_pred.reshape(-1)})
df.to_excel('predicted_results.xlsx', index=False)

在这个例子中，我们使用了一个包含8个输入、12个隐藏层节点和1个输出的BP神经网络模型。我们将训练集和测试集的比例设置为80:20，并使用Adam优化器和二元交叉熵损失函数来编译模型。在训练模型之后，我们使用模型评估方法来评估模型的准确性，并使用模型预测方法来预测测试集的结果。最后，我们将预测结果反归一化，并将它们输出到一个Excel表格中。