Какую модель нейросети можно научить предсказывать по набору признаков две (и более) целевые непрерывные переменные?

Я понимаю как обучаются и в целом работают модели регресии с разными алгоритмами (линейная регрессии, логарифмическая регрессии, деревья решений и производные от них...). Но все модели предсказывают только одну целевую переменную.

Что делать в случае когда надо обучить модель определять по набору признаков две (или больше) целевые переменные?

Или можно как-то объединить две целевые переменные в одно значение и после предсказания нейросети их разделять?