用Python写代码：有c1到c10的准则集，类别集有蓝色预警<黄色预警<橙色预警<红色预警,给你一个210个训练样本集，请用神经网络预测所给的预测集的结果类别

在Python中，你可以使用深度学习框架如Keras或PyTorch来搭建一个多标签分类神经网络，因为这里涉及到的是类别之间的顺序，所以可以考虑使用顺序编码或者自定义排序的多分类模型。下面是一个使用Keras和`Sequential`模型的例子：

首先，确保已经安装了必要的库：

pip install numpy pandas scikit-learn tensorflow keras

然后编写代码：

import numpy as np
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
from keras.utils import to_categorical
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, InputLayer

# 假设你的训练样本集是data，包含特征列和类别列
data = pd.read_csv('training_data.csv')

# 将类别列转换为数值，这里用LabelEncoder
le = LabelEncoder()
categories = le.fit_transform(data['category'])  # 'category'应替换为实际类别列名

# 将类别数据转换为one-hot编码
num_classes = len(le.classes_)  # c1到c10，共10类
y_encoded = to_categorical(categories)

# 分割特征和目标变量
X = data.iloc[:, :-1]  # 假设最后一列是类别列
y = y_encoded

# 数据预处理（归一化、缩放等）
X = StandardScaler().fit_transform(X)  # 根据需要添加预处理步骤

# 设定模型架构
model = Sequential([
    InputLayer(input_shape=(X.shape[1],)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(num_classes, activation='softmax')  # 输出层使用softmax，因为它支持多分类
])

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

# 拆分训练集和验证集（如果有的话）
X_train, X_val, y_train, y_val = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, epochs=10, validation_data=(X_val, y_val))

# 预测新的样本集
new_samples = ...  # 填充新样本数据
predicted_categories = model.predict_classes(new_samples)  # 得到最可能的类别整数

# 将预测的整数类别转换回原标签
predicted_labels = le.inverse_transform(predicted_categories)

# 结果类别：蓝色预警 < 黄色预警 < 橙色预警 < 红色预警
for label in predicted_labels:
    print(f"预测结果：{label}")