从您的问题来看，您似乎希望使用数据中的其他特征来预测其中一个特征。我不确定我是否清楚地理解了您的问题，但无论如何，您将使用要预测的特征作为网络的输出。

此外，如果您想使用网络的输出和其他特征来预测新的输出，我认为您可能正在尝试使用基于循环神经网络的方法，其中将过去的输出考虑在内以进行未来的预测。我对 RNN 的个人经验是，它们非常擅长学习此类依赖关系，因为 RNN 单元在对此类任务进行建模时会考虑当前输入以及过去的输出。如果您的问题是序列到序列的预测任务，我肯定会建议尝试 RNN（尤其是 LSTM，非常适合学习长期时间依赖性），但最终没有免费午餐。所以尝试不同的方法，看看哪一种最适合你。祝你好运！