已知数据详见CSV文件（hws31.csv），根据身高、体重和性别，判定一个人是否肥胖。请使用神经网络对人员进行“是否肥胖”分类，选择不同的参数对模型进行训练，要求精确率达到0.85以上。请写出它的代码

为了使用神经网络对CSV文件中的数据进行肥胖判定，我们可以采用Python的库如Pandas用于读取数据，Keras或TensorFlow用于构建和训练神经网络模型。这里提供一个简化的示例，我们将使用Keras库：

# 导入所需的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 加载数据
data = pd.read_csv('hws31.csv')

# 数据预处理
X = data[['身高', '体重']]  # 特征变量
y = data['是否肥胖']  # 目标变量

# 分割数据集（假设70%训练，30%测试）
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# 标准化特征
scaler = StandardScaler()
X_train = scaler.fit_transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

# 定义神经网络模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(2,),)  # 输入层
    Dense(64, activation='relu'),  # 隐藏层
    Dense(1, activation='sigmoid')  # 输出层（二分类问题）
])

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

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

# 检查模型性能
test_loss, test_acc = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Test accuracy: {test_acc}")

# 要求达到0.85以上的精度，你可以调整参数（例如增加隐藏层节点数、改变学习率、更改优化器等），并尝试多次训练。