用keras写一个适合31个样本6个特征的训练集的预测模型的神经网络模型

好的，下面是一个简单的Keras神经网络模型，适用于31个样本6个特征的训练集：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 构建一个简单的两层神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(16, input_dim=6, activation='relu'))
model.add(Dense(8, 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_train, y_train, epochs=20, batch_size=4)

# 评估模型
loss, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Accuracy: %.2f' % (accuracy*100))

其中，Dense函数代表一个全连接层，第一个参数表示节点数，input_dim表示输入的特征维度，activation表示激活函数。在这个模型中，第一层有16个节点，第二层有8个节点，输出层有一个节点，使用sigmoid函数作为激活函数，适用于二分类问题。

模型编译时，我们使用binary_crossentropy作为损失函数，adam作为优化器，metrics设置为accuracy用于评估模型的性能。

在训练模型时，我们选择20个epoch，并将batch_size设置为4，可以根据实际情况进行调整。最后，我们使用测试集对模型进行评估，输出模型的准确度。