皮马印第安人糖尿病神经网络模型代码

以下是使用Python中的Keras库实现的一个简单的神经网络模型，用于对皮马印第安人糖尿病进行预测：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 导入数据集
dataset = np.loadtxt("pima-indians-diabetes.csv", delimiter=",")

# 将数据集拆分为特征和标签
X = dataset[:,0:8]
Y = dataset[:,8]

# 创建一个神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=8, 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, Y, epochs=150, batch_size=10)

# 评估模型
scores = model.evaluate(X, Y)
print("\n%s: %.2f%%" % (model.metrics_names[1], scores[1]*100))

这个模型包含了三个全连接层，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8个神经元，对应于数据集中的8个特征；输出层包含1个神经元，用于输出预测结果。隐藏层包含12个神经元，并使用ReLU激活函数。

模型在训练时使用二元交叉熵作为损失函数，Adam优化器作为优化器，并使用准确率作为评估指标。在训练完成后，使用评估函数对模型进行评估，并输出模型的准确率。