机器学习多任务学习模型案例（包含一个机器学习分类模型和一个机器学习回归模型）

机器学习中的多任务学习（Multi-task Learning, MTV）是指同时训练多个相关的任务，这些任务共享部分或全部特征，以提高模型性能并促进知识的转移。下面是一个简单的多任务学习模型案例，使用深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch：

**案例1：文本分类和情感分析**
- **任务1：文本分类**：例如电影评论的情感分类，分为正面、负面或中性。模型可以是一个双向LSTM（Long Short-Term Memory）网络，输入是评论文本，输出是类别标签。
- **任务2：情感强度预测**：在分类的基础上，进一步预测情感强度（如0到5的评分），这可以是一个回归任务。同样使用LSTM，但可能在最后添加一个全连接层用于连续值的预测。

**案例2：房价预测和面积预测**
- **任务1：房价预测**：使用回归模型（如线性回归或神经网络，如MLP或GRU），输入是房屋的各种属性（如位置、房龄、卧室数量等），目标是预测房价。
- **任务2：房屋面积预测**：这是另一个回归任务，基于相同的输入，预测房屋的面积。两个任务可以共享相同的特征提取层，然后各自独立进行预测。

在实际应用中，模型训练时，通常会共享底层的特征提取器，而任务特定的部分（如分类器头或回归头）则根据每个任务独立更新。这样的设计可以增强模型泛化能力，尤其当任务间存在相关性时，能够提升整体性能。