inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],)) x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs) x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x) outputs = keras.layers.Dense(1, activation="sigmoid")(x)怎么改成三分类0,1,2

可以将输出层的激活函数改为softmax，并将输出节点数改为3，代码如下：

inputs = keras.Input(shape=(X_train.shape[1],))
x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs)
x = keras.layers.Dense(32, activation="relu")(x)
outputs = keras.layers.Dense(3, activation="softmax")(x)

其中，softmax函数可以将输出层的结果映射到[0,1]区间内，并且三个输出节点的概率之和为1，从而实现多分类。输出层的节点数需要与分类数相等。