1. 确认数据是否准确，尝试进行数据清洗和预处理；
2. 调整模型的超参数，包括学习率、迭代次数、隐藏层数等；
3. 增加模型的复杂度，可以添加更多的隐藏层或神经元；
4. 尝试使用不同激活函数、优化器或损失函数等；
5. 增加模型的训练数据量或进行数据增强；
6. 使用集成学习技术，如随机森林、XGBoost等。

代码示例（调整模型的超参数）：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense

# 构建模型
model = Sequential([
    Dense(units=32, activation='relu', input_shape=(7,)),
    Dense(units=16, activation='relu'),
    Dense(units=8, activation='relu'),
    Dense(units=1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 超参数
epochs = 100
batch_size = 64
learning_rate = 0.001

# 训练模型
history = model.fit(X_train, y_train, 
                    epochs=epochs, 
                    batch_size=batch_size, 
                    validation_data=(X_val, y_val))

# 输出模型准确率
_, accuracy = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Test accuracy:', accuracy)