opt = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss = 'binary_crossentropy', optimizer = opt,metrics=METRICS) # 编译模型。由于我们做的是二元分类，所以我们指定损失函数为binary_crossentropy，以及模式为binary # 另外常见的损失函数还有mean_squared_error、categorical_crossentropy等，请阅读帮助文件。 # 求解方法我们指定用adam，还有sgd、rmsprop等可选 history_NN=model.fit(x_train.values, y_train.values, epochs = 200, batch_size = 128,validation_split=0.1)

这段代码是对上面建立的神经网络模型进行编译和训练。首先指定优化器为Adam，学习率为0.001，然后指定损失函数为binary_crossentropy，并且使用模型的accuracy评估模型的性能。接着通过调用fit方法对模型进行训练，训练数据为x_train和y_train，训练轮数为200，每个batch包含128个样本。此外，还指定了一个validation_split参数，用于将训练集中的一部分数据作为验证集来检验模型的性能。

训练完成后，模型的性能可以通过history_NN对象来查看，例如loss曲线、accuracy曲线等。

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帮我分析分析这段代码在干什么print("\n构建多层神经网络Sequential(顺序)模型...") # 构建一个顺序模型 model = tf.keras.Sequential() # 添加简单循环神经网络 input_shape = (len(x_cols),1) # 输入参数形状 model.add(SimpleRNN(80, input_shape= input_shape, activation='relu')) # 激活函数：ReLU model.add(Dense(64, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=1e-4) # 优化学习率 model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=opt, metrics=["accuracy"]) print("\n开始训练模型") epochs = 64 #训练模型迭代轮次。 batch_size = 32 #每次提度更新的样本数。如果未指定，默认为 32. history = model.fit(X_train, Y_train, epochs=epochs, batch_size=batch_size, validation_data=(X_test, Y_test)) print('\n模型结果展示') print(model.summary())

这段代码打印一条消息，告诉你程序正在构建一个 "多层神经网络Sequential(顺序)模型"。 "Sequential" 模型是一种常用的深度学习模型，它由多个网络层按顺序堆叠而成，每一层可以是一个神经元层或一个卷积层或者是一个池化层等等。 在这段代码中，我们可以假设程序将会在之后的代码中使用 Keras 库来构建多层神经网络 Sequential 模型。

model.compile(opt

`model.compile(optimizer)` 这行代码通常是在深度学习模型训练过程中设置优化器的部分。在Keras库（一种用于构建和训练神经网络的高级API）中，`model.compile`是一个关键步骤，它配置了模型的学习过程。`optimizer` 参数指定了用于更新模型权重的算法，例如 `Adam`, `SGD`, 或者 `RMSprop` 等。

在这个函数中，你需要传入以下参数：
1. **optimizer**: 一个优化器实例，如 `keras.optimizers.Adam()`。
2. **loss**: 指定模型预测值与真实标签之间的损失函数，比如 `categorical_crossentropy` 或 `mean_squared_error`。
3. **metrics**: 可选的指标列表，用于评估模型性能，比如 `accuracy` 或 `precision`.

完整的语法可能是这样的：

model.compile(optimizer=keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001),
              loss='binary_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])