Python est un langage de script ?

D'après ce qui est indiqué dans la question, on peut tirer les conclusions suivantes :

• Votre réseau de neurones (NN) est probablement en surapprentissage. Cela découle du fait que vous obtenez de bons résultats sur l'ensemble d'entraînement, mais aucun sur l'ensemble de test. Une option possible est l'utilisation de la régularisation. De plus, essayez d'utiliser la méthode dropOut. Cette technique contribue à réduire le surapprentissage en excluant aléatoirement des connexions dans le NN.
• Vous devez effectuer une validation croisée (cross-validation, cv). Cette procédure est réalisée pour évaluer le modèle et ajuster les paramètres. L'évaluation nous intéresse. Dans scikit-learn, il existe d'excellents mécanismes pour cela. Une variante de la cv (qui vous convient le mieux, car votre échantillon est petit) consiste à diviser l'ensemble initial en 2 parties.