我已经实现了ElasticNet，我知道它是如何工作的，它以惩罚的形式介绍了L1和L2规范的总和。但是，我无法弄清楚MultiTaskElasticNet的实际作用。让我引用一下定义：
MultiTaskElasticNet是一个估计稀疏的弹性网模型 多元回归问题的系数：Y是二维 形状为（n_samples，n_tasks）的数组。约束是 所有回归问题的选定特征都相同， 称为任务。
我知道稀疏系数是由较少的非零值组成的系数，可以帮助我们摆脱多重共线性，但是“多重回归问题”是什么意思？例如，这是否意味着该模型可以用于解决2或3个不同的逻辑回归问题？如果是这样的话？谁能以一些外行的例子提供一些外行的信息？我是机器学习的新手，从学习回归开始，我在理解MultiTaskElasticNet的使用方面遇到了困难。