假设我正在构建一个预测模型，我试图预测多个事件（例如，掷骰子和掷硬币）。我熟悉的大多数算法只适用于一个目标，所以我想知道这种事情是否有标准方法。
我看到两种可能的选择。也许最天真的方法是将它们简单地视为两个不同的问题，然后将结果结合起来。但是，当两个目标不独立时（并且在许多情况下它们可能非常依赖），这具有严重的缺点。
对我来说更明智的方法是制作一个组合的目标属性。所以在骰子和硬币的情况下，我们将有个状态（等）。然而，这会导致复合目标中的状态/类的数量很快变得相当大（如果我们有 2 个骰子，等等）。此外，在一个属性是分类属性而另一个属性是数字属性的情况下（例如，如果预测温度和降水类型），这似乎很奇怪。
这种事情有什么标准方法吗？或者，是否有专门设计用于处理此问题的学习算法？