Predicción de enfermedades cardíacas usando ANN

Deep Learning es una tecnología que imita un cerebro humano en el sentido de que consta de múltiples neuronas con múltiples capas como un cerebro humano. La red así formada consta de una capa de entrada, una capa de salida y una o más capas ocultas. La red intenta aprender de los datos que se le suministran y luego realiza predicciones en consecuencia. El tipo más básico de red neuronal es la ANN (Red Neural Artificial). La ANN no tiene ninguna estructura especial, solo se compone de múltiples capas neuronales que se utilizarán para la predicción.
Construyamos un modelo que prediga si una persona tiene una enfermedad cardíaca o no usando ANN.

Acerca de los datos:
en el conjunto de datos, tenemos 13 columnas en las que se nos dan diferentes atributos como el sexo, la edad, el nivel de colesterol, etc. y se nos da una columna objetivo que nos dice si esa persona tiene una enfermedad cardíaca o no. Mantendremos todas las columnas como variables independientes además de la columna de destino porque será nuestra variable dependiente. Construiremos una ANN que predecirá si una persona tiene una enfermedad cardíaca o no, dados otros atributos de la persona.

import tensorflow as tf
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import keras
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense
from sklearn.metrics import confusion_matrix