मान लीजिए कि मैं एक पूर्वानुमान मॉडल का निर्माण कर रहा हूं, जहां मैं कई घटनाओं की भविष्यवाणी करने की कोशिश कर रहा हूं (उदाहरण के लिए, एक मरने और एक सिक्के के टॉस दोनों)। अधिकांश एल्गोरिदम जो मैं केवल एक लक्ष्य के साथ काम से परिचित हूं, इसलिए मैं सोच रहा हूं कि क्या इस तरह की चीज के लिए एक मानक दृष्टिकोण है।
मुझे दो संभावित विकल्प दिखाई देते हैं। शायद सबसे भोली दृष्टिकोण केवल उन्हें दो अलग-अलग समस्याओं के रूप में माना जाता है, और फिर परिणामों को संयोजित करें। हालाँकि, यह गंभीर कमियां हैं जब दो लक्ष्य स्वतंत्र नहीं हैं (और कई उदाहरणों में वे बहुत निर्भर हो सकते हैं )।
मेरे लिए एक अधिक समझदार दृष्टिकोण एक संयुक्त लक्ष्य विशेषता बनाना होगा। तो एक मरने और सिक्के के मामले में, हमारे पास राज्य ( , आदि होंगे। हालाँकि, यह समग्र लक्ष्य में राज्यों / वर्गों की संख्या को बढ़ा सकता है, बजाय इसके कि जल्दी बड़ा हो (क्या होगा अगर हमारे पास 2 पासा था, आदि)। इसके अलावा, यह इस मामले में अजीब लगता है कि एक विशेषता स्पष्ट है, जबकि दूसरा संख्यात्मक है (उदाहरण के लिए यदि तापमान और वर्षा के प्रकार की भविष्यवाणी)।
क्या इस तरह की चीज के लिए कोई मानक दृष्टिकोण है? वैकल्पिक रूप से, क्या कोई लर्निंग एल्गोरिदम विशेष रूप से इसे संभालने के लिए डिज़ाइन किया गया है?