通常在机器学习中，我们会遇到目标是数字（实数或整数）的情况。每个目标都带有一个相关的输入向量。目标是学习从输入向量到目标的映射。例如：

(1.2, 'A', 3) -> 4.0
(3.2, 'C', 2) -> 1.0
...
(0.8, 'A', 2) -> 5.0
(5.7, 'B', 7) -> 1.0

但是，在某些情况下，我们不知道目标。我们只知道大于或小于某个值。例如：

(1.2, 'A', 3) -> >3.0
(3.2, 'C', 2) -> =1.0
...
(0.8, 'A', 2) -> >3.0
(5.7, 'B', 7) -> =1.0

在上面的例子中，我们知道对于第一个向量，目标大于 3.0，但我们不知道它到底是什么。

应该如何考虑上述情况？有标准的方法吗？