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Amy 原创整理｜资料核验：2026-10-31
scikit-learn 的 MultiOutputRegressor 用于把原本只支持单目标的回归器扩展到多个目标。官方定义很直接：每个目标分别拟合一个回归器。
教学示例：一份输入特征同时对应两个连续目标，可以把y整理为两列。这个封装会分别训练两个模型；不能因为它一次返回两列预测，就认为它自动利用了两个目标之间的关联。
另一个容易忽略的地方是并行开销。n_jobs 可让各目标的拟合或预测并行执行，但官方提醒：单个模型本来很快时，启用多个并行任务反而可能更慢。
Amy的实验建议：先确认基础估计器是否已经原生支持多目标，再决定是否需要封装。评估时分别检查各目标误差和运行时间，尤其不要让一个尺度较大的目标掩盖另一个目标的失败。这里的双目标情形只是教学示例，没有模型效果承诺。
官方来源：
https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.multioutput.MultiOutputRegressor.html