ディープラーニングで could not broadcast input array from shape (2,1) into shape (2)

Question

ディープラーニングで次のエラーが出ます。
could not broadcast input array from shape (2,1) into shape (2)
何かわかる方がいましたら教えてください。

import tensorflow as tf
import tensorflow.contrib.keras as keras
from sklearn.model_selection import train_test_split
import pandas as pd
import numpy as np

# データの読み込み --- (*1)
analysisresults_data = pd.read_csv("analysis_resultstable_BX.csv",encoding="utf-8")

# データをラベルと入力データに分離する
y = analysisresults_data.loc[:,"Result"]
x = analysisresults_data.loc[:,["Signatures_id","Hit_count"]]


# 学習用とテスト用に分割する --- (*2)
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.2, train_size = 0.8, shuffle = True)

# モデル構造を定義 --- (*3)
Dense = keras.layers.Dense
model = keras.models.Sequential()
model.add(Dense(10, activation='relu', input_shape=(1,)))
model.add(Dense(2, activation='softmax')) # ---(*3a)

# モデルを構築 --- (*4)
model.compile(
    loss='categorical_crossentropy',
    optimizer='adam',
    metrics=['accuracy'])

# 学習を実行 --- (*5)
model.fit(x_train, y_train,
    batch_size=20,
    epochs=300)

# モデルを評価 --- (*6)
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=1)
print('正解率=', score[1], 'loss=', score[0])

Answer 1

【原因】
fit及びevaluateで渡しているy_train, y_testの形状とネットワークの出力の形状が異なる。

【対策】
ネットワーク定期の二つ目のDenseを2→1に変更。
activationをsoftmax→sigmoidに変更。
lossをcategolical_crossentropy→crossentropyに変更。