Пояснения: 1)Загрузка данных: Загружаем данные тренировочного (train.csv) и тестового (test.csv) наборов.

2)Предварительная обработка: Заполняем пропущенные значения, преобразуем категориальные данные в числовые с помощью метода pd.get_dummies. Масштабируем данные с использованием StandardScaler.

3)Создание и компиляция модели: Модель состоит из нескольких полносвязных слоев, с функцией активации relu. Для регуляризации используются слои Dropout. Последний слой имеет функцию активации sigmoid, поскольку задача бинарной классификации.

4)Обучение модели: Модель обучается на обучающем наборе с использованием ранней остановки (EarlyStopping), чтобы предотвратить переобучение.

5)Оценка модели: Оцениваем точность на валидационном наборе.

6)Предсказания: Делаем предсказания на тестовом наборе данных и сохраняем результаты в файл submission.csv для отправки на Kaggle.