train_data = data[:320] test_data = data[320:] train_features = train_data.drop('Class', axis=1) train_labels = train_data['Class'] test_features = test_data.drop('Class', axis=1) test_labels = test_data['Class'] model = Sequential() model.add(Dense(units=32, activation='relu', input_dim=train_features.shape[1])) model.add(Dense(units=72, activation='relu')) model.add(Dense(units=3, activation='sigmoid')) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(train_features, train_labels, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(test_features, test_labels)) predictions = model.predict(test_features) print(predictions)请帮我检查这个代码有没有问题，同时它又是否符合先前我向你提问的问题

这段代码是一个简单的神经网络模型，用于二分类问题。它的训练数据和测试数据分别是data的前320个和后面的数据，特征值除了Class列以外的所有列，标签值是Class列。模型结构包括一个输入层，一个隐藏层和一个输出层，其中输入层包含32个神经元，隐藏层包含72个神经元，输出层包含3个神经元，激活函数分别为relu和sigmoid。损失函数为binary_crossentropy，优化器为adam，评估指标为准确率。模型训练10个epochs，batch_size为32。最后用测试数据集进行预测并输出预测结果。

至于是否符合你之前的问题，我不太清楚你的问题具体是什么，但是这段代码是一个二分类模型，可以处理二分类问题。