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常に利用できるとは限らない機能をどのように処理しますか？
機能ベクトルに、常に利用できるとは限らない機能があります（一部のサンプルでは）使用しても意味がありません。この特徴ベクトルをsklearn MLPClassifierに与えます。機能がその決定に使用する意味があるときにニューラルネットワークはそれ自体で学習しますか、または機能ベクトルにフラグを追加する必要がありますか？たとえば、意味がある場合は「1」、意味がない場合は「0」 。