reg.fit(dataset_train_scaled, dataset_val_scaled)其中dataset_train_scaled, dataset_val_scaled为列表类型，paddle模型使用StackingEnsembleForecaster进行多路时序数据联合训练时报错AttributeError: 'list' object has no attribute 'target'，怎么将上述列表修改为为符合StackingEnsembleForecaster模型的dict类型的列表

假设原先的 `dataset_train_scaled` 和 `dataset_val_scaled` 是一个由多个时间序列数据组成的列表，每个时间序列数据都有两列数据，一列是时间序列值，另一列是该时间序列对应的目标值，那么可以按照以下方式将其转换为符合StackingEnsembleForecaster模型要求的dict类型的列表：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设原始数据是一个列表，每个元素都是一个pandas.DataFrame对象
dataset_train = [pd.DataFrame({'time': np.arange(10), 'value': np.random.rand(10), 'target': np.random.rand(10)}) for _ in range(5)]
dataset_val = [pd.DataFrame({'time': np.arange(10), 'value': np.random.rand(10), 'target': np.random.rand(10)}) for _ in range(5)]

# 将每个DataFrame对象转换为dict类型的对象
dataset_train_dict = [{'ts': df[['time', 'value']], 'target': df['target'], 'start': df['time'].iloc[0], 'freq': 'D'} for df in dataset_train]
dataset_val_dict = [{'ts': df[['time', 'value']], 'target': df['target'], 'start': df['time'].iloc[0], 'freq': 'D'} for df in dataset_val]

上面的代码将每个DataFrame对象转换为一个dict对象，并进行了适当的字段设置，包括时间序列数据、目标数据、起始时间和采样频率。这样就可以将其作为StackingEnsembleForecaster模型的输入数据了：

from paddle.incubate.forecast import StackingEnsembleForecaster

reg = StackingEnsembleForecaster(estimators=[model1, model2, model3], output_dim=1)
reg.fit(dataset_train_dict, dataset_val_dict)

这样就可以使用StackingEnsembleForecaster模型进行多路时序数据联合训练了。注意，以上代码仅供参考，具体实现方式需要根据你的数据格式进行适当的调整。