写一段代码:癫痫脑电信号分类使用深度学习的方法，通过使用深度神经网络进行分类。

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense# 加载数据
X = np.load('X.npy')
Y = np.load('Y.npy')# 创建模型
model = Sequential()
model.add(Dense(12, input_dim=X.shape[1], 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))