现有不平衡数据集0和1，0的数据量是1的十倍，怎么在不改变原始数据的情况下，提升二分类神经网络模型对于1类预测的准确性？给出python代码

对于不平衡数据集，提升模型对于少数类（即数据量较少的类别）的预测准确性，可以采用多种策略。其中一种常见的方法是使用重采样技术，具体包括过采样少数类和欠采样多数类。此外，还可以使用一些特定的损失函数来优化模型。以下是一个简单的例子，说明如何在Python中使用过采样技术（例如SMOTE算法）来处理不平衡数据集，并训练一个简单的神经网络模型。

首先，你需要安装必要的库，比如`imbalanced-learn`（用于处理不平衡数据）和`tensorflow`（用于构建神经网络）。

# 安装必要的库
# !pip install imbalanced-learn tensorflow

from sklearn.datasets import make_classification
from imblearn.over_sampling import SMOTE
from sklearn.model_selection import train_test_split
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import Adam

# 假设我们已经有了一个不平衡的数据集X和y
# 这里我们使用sklearn的make_classification函数来创建一个示例数据集
X, y = make_classification(n_samples=1100, n_features=20, n_informative=15, n_redundant=5,
                           n_classes=2, weights=[0.9, 0.1], flip_y=0, random_state=42)

# 分割数据集为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 使用SMOTE算法进行过采样
smote = SMOTE(random_state=42)
X_train_smote, y_train_smote = smote.fit_resample(X_train, y_train)

# 构建一个简单的神经网络模型
model = Sequential([
    Dense(64, activation='relu', input_shape=(X_train.shape[1],)),
    Dense(64, activation='relu'),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

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

# 训练模型
model.fit(X_train_smote, y_train_smote, epochs=100, batch_size=32, validation_split=0.1)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print(f"Test accuracy: {accuracy*100:.2f}%")

# 使用模型进行预测
predictions = model.predict(X_test)
# 可以进一步使用阈值来调整精度和召回率之间的平衡，比如设置预测阈值

在上面的代码中，我们首先创建了一个模拟的不平衡数据集。然后，我们使用SMOTE算法对训练数据进行过采样，以平衡类别的分布。接着，我们构建并训练了一个简单的神经网络模型，并在测试集上评估了其性能。