请基于“类别1-患病.xls”和“类别2-正常.xls”2个表格的数据确定对该疾病进行预测的最佳模型，利用该模型对test_data目录下“test.xls”表格中的患者进行预测，并在最后一列“预测类别”中标记预测结果，患病标记为“患病”，正常标记为“正常”

为了确定最佳的模型，我们需要对数据进行处理和分析，找到最具有代表性的特征和最适合的分类模型。下面是一个简单的Python代码示例，用于构建二分类神经网络模型并对测试集数据进行预测：

import pandas as pd
import numpy as np
import tensorflow as tf

# 读取数据集并进行预处理
data1 = pd.read_excel('类别1-患病.xls')
data2 = pd.read_excel('类别2-正常.xls')
data = pd.concat([data1, data2], axis=0)
x = data.iloc[:, :-1].values
y = data.iloc[:, -1].values
y = np.where(y == '患病', 1, 0)
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
sc = StandardScaler()
x = sc.fit_transform(x)

# 划分训练集和测试集
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size=0.2)

# 建立模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu', input_shape=(x_train.shape[1],)),
    tf.keras.layers.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, validation_data=(x_test, y_test))

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(x_test, y_test)

# 预测新数据
test_data = pd.read_excel('test_data/test.xls')
new_x = test_data.iloc[:, :-1].values
new_x = sc.transform(new_x)
predictions = model.predict(new_x)
predictions = np.where(predictions > 0.5, '患病', '正常')
test_data['预测类别'] = predictions
test_data.to_excel('test_data/test_result.xls', index=False)

在这个示例代码中，我们首先读取了两个Excel文件，并将它们拼接成一个数据集。然后使用`StandardScaler`对数据进行归一化，以便于神经网络的训练。接着，我们建立了一个包含一个32个神经元的隐藏层和一个输出层的神经网络模型，并使用`adam`优化器和`binary_crossentropy`损失函数进行模型的编译。模型编译后，我们使用训练集数据进行模型的训练，训练过程中可以使用`validation_data`参数指定验证集。模型训练完成后，我们使用测试集数据对模型进行评估，计算出模型的准确率和损失值。最后，我们使用训练好的模型对测试集数据进行预测，并将预测结果保存到Excel文件中。

需要注意的是，这只是一个简单的二分类神经网络模型的示例代码，实际的模型可能需要根据具体数据情况进行调整和优化。同时，为了防止过拟合，需要采取一些措施，如添加正则化项、使用dropout等。