我有数据实例 -
X = [[t1,f11,f21],[t2,f12,f22],[t3,f13,f23]] # t1-time and f11,f21- features
Y = [0,1,?] #we need to predict '?' here
我们知道，让我们说培训模型 在t1（对于特征f11，f21），该类为0和 类似地，在下一个时间步骤中，在t2（对于特征f12，f22），类是1， 所以最后我们需要预测在下一个时间步骤t3（对于特征f13，f23），该类是1还是0还是（概率）。
如何使用Keras将其输入RNN？ 在这种情况下可以应用TimeDistributed Layer吗？