У меня есть фрейм данных с n + 1 столбцами: 1 столбец соответствует тексту, а n соответствуют различным меткам мультиклассовых задач:
>>> df.head()
task1 task2 task3 text
0 1 2 3 The weather was in rare form today.
1 2 1 2 I got the new Google Pixel 3!
2 1 3 2 ...
3 2 2 3 ...
4 1 1 1 ...
Мне интересны модели обучения параллельно, соответствующие n задачамопределяется столбцами, которые не являются текстовыми. Я мог бы перебирать заголовки столбцов и последовательно обучать модели - есть ли у sklearn какой-то механизм для этого с помощью joblib изначально? Или мне нужно будет разработать код для этого?