为给定的二元分类数据集训练一个深度学习模型，并使用此模型对未知数据进行分类。



数据集: 一个包含1000多个数据点的二元分类数据集。
可以使用深度学习中的各种算法，如卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）之类的算法进行二元分类。要实现这个目标，首先需要将数据集拆分为训练集和测试集，并对数据进行预处理和归一化。接下来可以定义模型结构，并使用训练集训练该模型，使用测试集验证模型效果。在实际应用中，我们可以使用该模型对新的二元分类数据进行分类预测。