r - 使用 MLR（和 NN）进行多输出回归？

Question

我想创建一个具有多个输出的神经网络（多输出回归 - 不是分类） - 因为我从未使用过 mlr，所以我想尝试它并在进入神经网络部分之前立即失败，因为我找不到“任务”用于多输出回归。该文档根本没有帮助。

library(mlr)

a<-1:20
b<-a*3
d<-data.frame(a=a,b=b,T1=(a+b),T2=sin(a))

#make a regression task for target variables
task<- makeRegrTask(data = d, target = c("T1","T2"))

#Error in makeRegrTask(data = d, target = c("T1", "T2")) : 
#Assertion on 'target' failed: Must have length 1.

PS：我真的不需要使用神经网络，所以我愿意接受 MLR 的其他建议，只要它是一个具有多个输出的模型。

Answer 1

mlr 目前不支持多输出回归。

Answer 2

当前支持多标签分类，这与分类相同。因此，在这方面扩展 mlr 不会太难......