Un esempio di rete neurale per classificare i dati in un CSV è il seguente:
```py
# Importiamo le librerie necessarie
from keras import Sequential
from keras.layers import Dense
import pandas as pd

# Carichiamo i dati dal file CSV
data = pd.read_csv("dati.csv")

# Dividiamo i dati in input (X) e output (y)
X = data.iloc[:, 0:4] # Le prime quattro colonne sono gli input
y = data.iloc[:, 4] # L'ultima colonna è l'output

# Creiamo il modello sequenziale con tre livelli densi
model = Sequential()
model.add(Dense(8, input_dim=4, activation="relu")) # Livello di input con 8 neuroni e funzione di attivazione ReLU
model.add(Dense(4, activation="relu")) # Livello nascosto con 4 neuroni e funzione di attivazione ReLU
model.add(Dense(1, activation="sigmoid")) # Livello di output con 1 neurone e funzione di attivazione sigmoide

# Compiliamo il modello specificando la funzione di perdita e l'ottimizzatore
model.compile(loss="binary_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])

# Addestriamo il modello sui dati per 100 epoche
model.fit(X, y, epochs=100)

# Valutiamo il modello sullo stesso set di dati
scores = model.evaluate(X, y)
print(f"Accuracy: {scores[1]*100}%")
```

Questo esempio usa un set di dati fittizio con quattro colonne di input e una colonna di output binaria. Puoi adattarlo al tuo caso specifico modificando il numero di colonne, i nomi delle variabili e le funzioni di attivazione.

Spero che questo ti sia utile.
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