Припустимо, я будую модель прогнозування, де я намагаюся передбачити кілька подій (наприклад, як перекидання штампів, так і метання монети). Більшість алгоритмів, які мені знайомі з роботою лише з однією ціллю, тому мені цікаво, чи існує стандартний підхід до подібного роду речей.
Я бачу два можливі варіанти. Мабуть, найбільш наївним підходом було б просто трактувати їх як дві різні проблеми, а потім поєднувати результати. Однак це має серйозні недоліки, коли дві цілі не є незалежними (і в багатьох випадках вони можуть бути дуже залежними).
Більш розумним підходом до мене було б скласти комбінований цільовий атрибут. Отже, у випадку штампу та монети у нас було б станів ( тощо). Однак це може призвести до того, що кількість станів / класів у складеній цілі стає досить великою досить швидко (що, якби у нас було 2 кістки тощо). Крім того, це здається дивним у випадку, коли один атрибут є категоричним, а інший - числовим (наприклад, якщо прогнозують температуру та тип опадів).( 1 , Н ) , ( 1 , Т ) , ( 2 , Н )
Чи є стандартний підхід до подібного роду речі? Як варіант, чи існують алгоритми навчання, розроблені спеціально для цього?