Mi potresti dare un esempio di rete neuronale utilizzando il framework Keras in modo da poter classificare dei dati in un file CSV?
user
Certo, ecco un esempio di rete neurale utilizzando il framework Keras per classificare dei dati in un file CSV. In questo caso, utilizzeremo una rete neurale densa (fully connected) per classificare i dati in due classi.

```python
import numpy as np
import pandas as pd
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# Caricamento dei dati dal file CSV
dataset = pd.read_csv("nome_file.csv", delimiter=",")
# Divisione dei dati in input e output
X = dataset.iloc[:, 0:4].values
y = dataset.iloc[:, 4].values

# Creazione del modello della rete neurale
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim=4, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# Compilazione del modello
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# Addestramento del modello
model.fit(X, y, epochs=100, batch_size=10)

# Valutazione del modello
_, accuracy = model.evaluate(X, y)
print('Accuracy: %.2f' % (accuracy*100))

```

In questo esempio, i dati sono caricati da un file CSV con 4 colonne di input e una colonna di output binario. La rete neurale è composta da un livello di input con 8 neuroni e una funzione di attivazione ReLU, seguito da un livello di output con un singolo neurone e una funzione di attivazione sigmoide.

Il modello viene compilato con una funzione di perdita di entropia incrociata binaria e l'ottimizzatore Adam, e viene addestrato per 100 epoche su batch di dimensione 10. Infine, viene valutata l'accuratezza del modello sul set di dati di addestramento.
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Potresti farmi un esempio reale? Genera un csv di input e mostramelo, successivamente mostrami degli input ed output di esempio
user
Ecco un esempio di csv di input:
```csv
Peso (kg),Altezza (cm),Lunghezza (cm),Lunghezza Pelo (mm),Chihuahua
2.3,24.1,26.3,2.5,1
10.9,72.8,85.1,3.0,0
1.1,16.2,17.0,3.4,1
```
I dati rappresentando un dataset di cani, la cui colonna Chihuahua è il nostro target y che vale 1 se la rezza è quella chihuahua o 0 altrimenti
| Peso (kg) | Altezza (cm) | Lunghezza (cm) | Lunghezza Pelo (mm) | Chihuahua |
|-----------|--------------|----------------|---------------------|-----------|
| 2.3       | 24.1         | 26.3           | 2.5                 | 1         |
| 10.9      | 72.8         | 85.1           | 3.0                 | 0         |
| 1.1       | 16.2         | 17.0           | 3.4                 | 1         |
Un esempio di input, considerando la dimenione del minibatch uaguale a 1, potrebbe essere la terza riga della tabella, quindi avremmo `X` uguale a `[[ 1.1000, 16.2000, 17.0000,  3.4000]]` e `y` a `[[1.]]`. Eseguendo un una evalutazione su `X` il modello potrebbe produrre, ad esempio, come risultato `[[0.9]]`.
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