创建一个五层神经网络，使其能够预测酒的等级（1-10），以根据其各种特征进行分类。
要使用的训练数据集，包括酒的特征和等级。
为了创建一个五层的神经网络来预测酒的等级，需要进行以下步骤：

1. 加载数据集：将酒的特征和等级加载到模型中。

2. 数据预处理：将数据集分为训练集和测试集，并进行标准化或缩放以便更好地训练模型。

3. 创建模型：使用层堆叠来创建一个五层的神经网络，包括输入层、三个隐藏层和输出层。

4. 编译模型：使用正确的损失函数、优化器和评估指标来编译模型。

5. 训练模型：使用训练数据集来训练模型，并使用测试数据集来测试模型的准确性。

6. 评估模型：查看模型的损失和准确性，并进行必要的调整。

7. 预测结果：使用模型对新的酒特征进行预测，并给出相应的等级。