本文探讨了多任务学习在同时执行分类和回归的数据集上的应用。通过使用Keras和TensorFlow等库，可以在同一数据集上构建多输出模型，提升模型的预测能力和泛化性能。以鲍鱼数据集为例，展示了如何在一个数据集中同时进行回归和分类任务。多任务学习的优势在于共享信息，提高整体性能，适用于需要同时处理分类和回归的复杂数据集。