理论上，我认为深度神经网络可能能够找到其他两个列的产品特征。有一些很好的数学结果可以保证神经网络（具有某些激活函数）逼近任何函数的能力，因此神经网络无法计算除法函数。话虽如此，如果没有一点预处理，在实践中可能很难实现。$f(x, y) = \frac{x}{y}$

如果您想尝试一下，我建议添加通过对数据集中的任何数字特征取对数获得的附加特征。这可能使网络更容易学习其他特征的产物（因为和）。$\log{(x * y)} = \log{x} + \log{y}$$\log{x / y} = \log{x} - \log{y}$