深度学习进行二分类并输出分类概率和特征重要性的实例，data为numpy

以下是一个使用深度学习模型进行二分类并输出分类概率和特征重要性的示例代码，其中数据使用NumPy数组：

import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.metrics import classification_report
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成随机的示例数据
np.random.seed(42)
X = np.random.rand(100, 5)  # 特征矩阵
y = np.random.randint(0, 2, 100)  # 目标变量

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

# 拆分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 构建神经网络模型（多层感知机）
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(64, 32), activation='relu', random_state=42)

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)

# 输出分类概率
y_pred_proba = model.predict_proba(X_test)

# 输出分类概率和预测结果
y_pred = model.predict(X_test)
print(classification_report(y_test, y_pred))

# 输出特征重要性
feature_importance = model.coefs_[0]
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.bar(range(len(feature_importance)), feature_importance)
plt.show()

请注意，上述代码中的示例数据是随机生成的，您可以将其替换为您自己的数据。此外，您可能需要根据实际情况调整神经网络的结构、选择适当的激活函数以及使用其他特征重要性的计算方法等。