神经网络多输出

Question

我有3个数据集。对于每个数据集，所有输入都是相同的，但输出是不同的。我有一个仅使用一个数据集的神经网络。我该如何更改它，以便使用相同的输入对所有3个输出进行训练，并且能够为我提供3个输出？

#Training 2 array an array X with samples and features    
ann = MLPClassifier()
GSann = GridSearchCV(ann, params, cv = 5)#Learning from the model and by 
passing it through the .fit function
GSann.fit(X_train, y_train)

这段代码是我对神经网络的网格搜索，但是它只实现了3种可能的输出中的一种。例如，如果我有3个数据集，除了最终输出列外，所有信息都相同，该怎么做？该模型能够一次做出三个预测？我只将其适合三个可能的输出之一，如何将它一次适合所有三个呢？