Sklearn 多任务：输入数据不是 3 维的？

Question

我有一个巨大的数据矩阵 X，其中的行子集对应于相关但也具有不同特质的不同任务。 因此，我想通过一些正则化训练一个多任务模型，并选择了 sklearn 的 linear_model MultiTaskElasticNet 函数。 我对拟合模型的输入感到困惑。它说 X 和 Y 矩阵都是二维的。 Y 中的第二个维度对应于任务的数量。这是有道理的，但在我的理解中，X 矩阵应该是 3 维的，对吧？通过这种方式，我已经选择了我的数据的哪些子集对应于我预先知道的不同任务（显然）。

有人知道如何为这个 scikit-learn 模块正确输入我的数据吗？ 谢谢！

Answer 1

我不明白您为什么希望 X 因每个任务而有所不同：多任务学习的重点是使用相同的特征空间来表示可以相互提供信息的多个任务的实例。我知道您可能没有针对所有任务的所有实例的基本事实y，尽管目前在 scikit-learn 实现中假设了这一点。