Sklearn多任务：输入数据不是三维的？

Question

我有一个巨大的数据矩阵X，其行的子集对应于相关的不同任务，但也具有不同的特殊属性。 因此，我想训练一个带有一些正则化的多任务模型，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中的第二维对应于任务数。这是有道理的，但在我的理解中，X矩阵应该是三维的吗？通过这种方式，我已经选择了我的数据的哪些子集对应于不同的任务，因为我事先知道（显然）。

有人知道如何为此scikit-learn模块正确输入数据吗？ 谢谢！

Answer 1

我不明白为什么你希望X为每项任务而变化：多任务学习的重点是相同的特征空间用于表示多个任务的实例，这些实例可以提供相互信息。我知道你可能没有为所有任务的所有实例都有基础事实y，尽管目前在scikit-learn实现中假设了这一点。