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对于这个问题，一个合适的算法是多元线性回归。由于有两个输入变量a和b和三个输出变量d、e和f，所以可以使用三个不同的回归模型分别预测d、e和f。代码如下：

import numpy as np
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 初始化数据
X = np.array([[2, 1], [3, 2], [4, 1], [5, 3]])
Y = np.array([[10, 7, 5], [12, 8, 4], [11, 9, 3], [9, 6, 6]])

# 创建线性回归模型
model_d = LinearRegression()
model_e = LinearRegression()
model_f = LinearRegression()

# 训练模型并预测
model_d.fit(X, Y[:, 0])
model_e.fit(X, Y[:, 1])
model_f.fit(X, Y[:, 2])

# 输出预测结果
print('预测结果：')
print('d:', model_d.predict([[2, 2]]))
print('e:', model_e.predict([[2, 2]]))
print('f:', model_f.predict([[2, 2]]))

这里使用了numpy和scikit-learn库来实现线性回归模型的训练和预测。在训练模型时，使用了初始数据中的四组输入输出数据对模型进行了训练。在预测时，输入为[a, b]=[2, 2]，表示a和b的值为2，预测出对应的d、e和f的值。