R 包 MLR 支持多标签分类，将特征向量映射到一组离散标签 Y_1、Y_2、...、Y_k。例如，Y_1, ...，可能是分类人口统计特征，例如年龄、收入、性别，并且这些特征中的多个可能适用于训练数据中的给定示例。我相信这有时被称为多任务学习。
一些回归任务，例如典型相关分析，具有类似的风格，其中我们的标签是连续的和向量值的。在 MLR 中表示此类任务的最佳方式是什么？我已经将鞋拔规范相关分析管理到常规回归任务中，但是我严重滥用了predictandperformance方法（我想返回一个与向量值基本事实进行比较的向量值预测）。
另一种方法是将训练数据“矢量化”，以便 K 值目标的每个训练示例出现 K 次。然而，这对问题、预测和性能评估失去了一些很好的结构。