python用神经网络进行二分类，并用网格搜索进行调参，写出代码

在 Python 中使用神经网络进行二分类的一般流程如下：

1. 导入所需的库，如 `numpy` 和 `keras`。
2. 准备好训练数据和测试数据。
3. 定义神经网络模型。
4. 在训练数据上训练神经网络。
5. 在测试数据上评估神经网络的准确度。

如果要使用网格搜索来调参，可以使用 `sklearn` 中的 `GridSearchCV` 函数，具体如下：

1. 导入所需的库，如 `sklearn`。
2. 准备好训练数据和测试数据。
3. 定义神经网络模型和要调整的超参数。
4. 创建 `GridSearchCV` 对象，并设定要搜索的超参数值范围。
5. 使用训练数据调用 `fit` 方法来执行网格搜索。

代码示例：

# 导入库
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

# 准备数据
X_train = np.random.rand(1000, 20)
y_train = np.random.randint(2, size=(1000, 1))
X_test = np.random.rand(100, 20)
y_test = np.random.randint(2, size=(100, 1))

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=20, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 创建网格搜索对象
param_grid = {'