MultiOutputRegressorってなに？
MultiOutputRegressorは、Scikit-learnライブラリで提供されているメタ推定器（Meta-Estimator）の一つです。このメタ推定器は、単一の推定器（estimator）を使用して複数のターゲット変数を同時に予測するために使用されます。
具体的には、MultiOutputRegressorは、単一の回帰器や分類器を使って複数の出力を同時に予測する方法を提供します。例えば、回帰の場合、複数の目的変数（ターゲット）を持つデータセットに対して、一つの回帰モデルを使って複数の目的変数を同時に予測します。
MultiOutputRegressorを使うことで、複数のターゲットに依存した情報をモデルに組み込むことができます。これにより、ターゲット間の相関を考慮してモデルを構築することができます。
MultiOutputRegressorの内部では、与えられた単一の推定器を使って各ターゲットに対するモデルを独立に学習し、複数のターゲットを同時に予測します。このため、それぞれのターゲットに対して異なるモデルやパラメータを使用することができます。