本文介绍了如何使用Python进行多目标回归，以波士顿房价数据集为例，通过多任务弹性网络模型进行训练，并展示了模型评估与应用的方法。
使用Python进行多目标回归
多目标回归是指模型需要同时预测多个输出变量的情况，也被称为多输出回归。在这种情况下，我们的数据集包含多个目标变量，而不是单个目标变量。本文将介绍如何使用Python进行多目标回归，并提供相应的源代码。
- 数据准备
首先，我们需要准备一个包含多个目标变量的数据集。在本例中，我们将使用sklearn库中的波士顿房价数据集。该数据集包含13个输入特征和3个输出目标变量（即房屋价格的中位数、暴力犯罪率和住宅税率）。下面是加载数据集的代码：
from sklearn.datasets import load_boston
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston
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