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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