多目標回帰

多目標回帰は、複数の連続変数の目標値を同時に予測する機械学習タスクです。従来の単一目標回帰とは異なり、多目標回帰では1つのモデルで複数の出力を処理します。これにより、モデルの効率と汎化能力が向上します。この手法は、多変量システムモデリング、環境監視、金融分析などの分野で重要な応用価値を持ち、データ内の複雑な関係をより包括的に捉えることができます。