Python面试题：结合Python技术，如何使用Keras进行神经网络建模

使用Keras进行神经网络建模是机器学习和深度学习领域中常用的方法之一。Keras是一个高级神经网络API，能够在TensorFlow、Theano等后端上运行，提供了简单易用的接口。下面是使用Keras进行神经网络建模的基本步骤：

安装Keras

Keras是集成在TensorFlow中的，所以你只需要安装TensorFlow即可：

pip install tensorflow

使用Keras进行神经网络建模

以下是使用Keras进行神经网络建模的步骤，以一个简单的二分类问题为例：

1. 导入必要的库

import numpy as np
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.datasets import make_classification

2. 准备数据

   使用Scikit-learn生成一个二分类数据集：

# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=