model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs) model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])改成三分类类别预测

如果你要将模型改为三分类预测，则需要进行以下几个步骤：

1. 修改输出层的神经元数量为3，即`outputs = keras.layers.Dense(3, activation="softmax")(x)`
2. 修改损失函数为交叉熵损失函数（categorical_crossentropy），因为这是多分类任务中常用的损失函数，即`model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])`
3. 将标签转换为one-hot编码形式，例如原本的标签是0、1、2，需要转换为[1, 0, 0]、[0, 1, 0]、[0, 0, 1]的形式，可以使用`keras.utils.to_categorical`方法进行转换。

下面是完整的代码示例：

import keras

# 假设输入数据的维度为(100, 20)，即100个样本，每个样本20个特征
inputs = keras.Input(shape=(20,))
x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(inputs)
x = keras.layers.Dense(64, activation="relu")(x)
outputs = keras.layers.Dense(3, activation="softmax")(x)  # 修改输出层的神经元数量为3

model = keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="adam", metrics=["accuracy"])  # 修改损失函数为交叉熵损失函数

# 假设标签是[0, 1, 2, 1, 0, 2, ...]的形式，需要转换为one-hot编码形式
y_train_onehot = keras.utils.to_categorical(y_train, num_classes=3)

model.fit(x_train, y_train_onehot, batch_size=32, epochs=10)