假设我有200个时间序列数据样本。输入具有三个功能，我想提前预测一下。因此，假设我的系列如下所示：前三行：
1 2 3
4 5 6
7 8 9
现在，我将问题转换为监督学习问题，以进行一步预测：
Input Output
1 2 3 4 5 6
4 5 6 7 8 9
现在，我想预测输出中所有三个功能的值，而不仅仅是其中之一。
现在我想知道对Keras的输入应该是多少？：
我认为应该是(100,1,3)，其中可以用批处理大小替换100。有人可以验证这一点。主要问题是我应该在lstm配置中进行哪些更改，以便了解我需要对输出进行多变量设置，例如，如果我有dense(3)来指定我需要3个输出。如果有人可以提供帮助，我将不胜感激。