model = Sequential() input_shape = (6, 3) model.add(LSTM(64, input_shape=input_shape)) model.add(Dense(3, activation='softmax')) model.add(Dropout(0.25)) #模型编译 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') #模型训练 history = model.fit(train_X, train_Y, epochs=50, validation_data=(test_X, test_Y), verbose=3, shuffle=False)哪些是输入和输出参数

输入参数:
- input_shape: 指定输入数据的形状，这里是一个6行3列的矩阵。
- train_X: 训练数据特征，是一个n行6列的矩阵。
- train_Y: 训练数据标签，是一个n行3列的矩阵。
- test_X: 测试数据特征，是一个m行6列的矩阵。
- test_Y: 测试数据标签，是一个m行3列的矩阵。

输出参数:
- loss: 训练过程中的损失值，用于评估模型的拟合程度。
- optimizer: 优化器，用于调整模型的权重和偏置参数。
- epochs: 训练次数，即整个训练集被迭代的次数。
- validation_data: 用于验证模型性能的数据集。
- verbose: 控制训练过程中的日志输出级别，0表示不输出，1表示输出进度条，2表示每个epoch输出一次。