下面是一个简单的示例，使用Python中的scikit-learn库实现BP神经网络进行分类预测：
# 导入需要的库
from sklearn.neural_network import MLPClassifier
from sklearn.datasets import make_classification
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 生成样本数据
X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=10, n_classes=2)
# 将数据分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
# 定义BP神经网络模型
model = MLPClassifier(hidden_layer_sizes=(10,), max_iter=1000)
# 训练模型
model.fit(X_train, y_train)
# 在测试集上评估模型的准确率
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print("Accuracy:", accuracy)
在上面的示例中，我们首先使用scikit-learn中的make_classification函数生成了一个包含1000个样本、10个特征和2个类别的数据集。然后我们将数据集分为训练集和测试集，并使用MLPClassifier类来定义BP神经网络模型。我们选择一个包含一个隐藏层，每个隐藏层包含10个神经元的模型。最后，我们使用训练集训练模型，并在测试集上评估模型的准确率。
当然，这只是一个简单的示例。在实际应用中，您需要根据具体情况调整神经网络的超参数，并进行更详细的数据预处理和特征工程。
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