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 我想尝试它但在进入神经网络部分之前立即失败了，因为我不能为多输出回归找到 "task"。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，所以我愿意接受其他关于 MLR 的建议，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

目前支持多标签分类，一样是分类。因此，就此扩展 mlr 不会太困难...

使用 MLR（和 NN）进行多输出回归？

Multiple Output Regression with MLR (and NN)?

r

mlr