LSTM（複数の入力から複数の出力）

Question

https://qiita.com/tizuo/items/b9af70e8cdc7fb69397f

上記のコードを参考に複数の入力から単一の出力を実行するLSTMモデルを作成しました．
ここでは「アイスクリームの売り上げ」の予測値のみを出力していますが，平均気温も同時に予測する，つまり出力を2つにする場合はコードをどのように修正すればよいのでしょうか．

model = Sequential()
model.add(LSTM(4, input_shape=(testX.shape[1], look_back)))
model.add(Dense(1))
model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')
model.fit(trainX, trainY, epochs=1000, batch_size=1, verbose=2)

3行目のDense(1)をDense(2)とした場合は，下記のエラーメッセージが表示されました．
Error when checking target: expected dense_2 to have shape (2,) but got array with shape (1,)

恥ずかしながら理解が足りていませんので，どなたかご教授いただければ幸いです．

Answer 1

モデルで定義されているアウトプットの列数と、正当データとして入力されるインプットの列数が一致していないために発生しているエラーだと思います。
モデルの定義上、2つのアウトプット（k.brookの想定としてはアイスの売り上げと、平均気温）が出力されることを予期していますが、実際に入力されているのはアイスの売り上げデータのみので構成されるtrainYになっているのでエラーが発生しています。

Dense()だけでなく、create_dataset 関数も修正する必要があります。
具体的にはdataYにアイスの売り上げ（0列目）と平均気温（3列目）をappedしています。
これでエラーなく学習が実行されるはずです。

def create_dataset(dataset, look_back=1):
    dataX, dataY = [], []
    for i in range(len(dataset)-look_back-1):
        xset = []
        for j in range(dataset.shape[1]):
            a = dataset[i:(i+look_back), j]
            xset.append(a)
        dataY.append(dataset[i + look_back, [0,3]])  # 修正箇所
        dataX.append(xset)
    return np.array(dataX), np.array(dataY)