写一段代码，利用神经网络对三十组多维数据进行分类预测

好的，这里给您提供一个简单的示例代码，使用Python中的Keras库实现神经网络分类器对三十组多维数据进行分类预测。

# 导入必要的库
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
import numpy as np

# 定义三十组多维数据，每组数据有三个特征
X = np.random.rand(30, 3)
# 定义三十组数据的标签，0表示第一类，1表示第二类
y = np.random.randint(0, 2, size=30)

# 创建神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim=3, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=10)

# 预测新数据
new_X = np.random.rand(2, 3)
print(model.predict_classes(new_X))

在这个示例中，我们首先定义了三十组三个特征的多维数据和对应的标签，然后使用Keras库中的Sequential模型来创建神经网络模型。我们的模型包含两个层，第一个层有8个神经元，使用ReLU激活函数，第二个层只有一个神经元，使用sigmoid激活函数。然后，我们编译模型，使用二元交叉熵作为损失函数，使用Adam优化器，并且用准确率作为评价指标。最后，我们使用训练好的模型对新的数据进行分类预测，输出的结果是它们所属的类别。