对该种数据集X_train X_test y_train y_test = train_test_splitsource_X source_y train_size=8#输出数据集大小print

以下是一个例子，用Keras构建一个简单的神经网络模型：

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

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Dense(units=64, activation='relu', input_dim=11))
model.add(Dense(units=1, activation='sigmoid'))

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

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train,
                    epochs=50,
                    batch_size=32,
                    validation_data=(X_test, y_test))

# 评估模型
score = model.evaluate(X_test, y_test, batch_size=128)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

这个例子使用了一个具有64个神经元的隐藏层和一个输出层，其中输出层是一个sigmoid函数。使用二进制交叉熵作为损失函数，使用随机梯度下降法作为优化器。在训练过程中，将数据按批次处理，每个批次包含32个样本，共迭代50次。在训练过程中，使用验证集进行验证，评估模型的准确性。最后，评估模型在测试集上的表现