对于我的问题，我有以下机器：机器

在这台机器上，有两个入口可以让产品进入。以下是一些规则和观察结果：

-规则1：如果一个产品从一个入口进入，它将从同一入口出来。

-规则2：对于一个入口，如果一个产品已经通过它进入机器且尚未出来，其他产品不能通过该入口进入。

-观察1：如果两件产品同时在机器上处理，它们的处理速度会变慢。

-观察2：产品的处理时间取决于其类型。

对于这个项目，我需要创建一个模型来估计这台机器上不同产品的处理时间。因此，我决定使用机器学习，并使用以下输入和输出：机器学习图表

问题在于：有时候我的机器里只有一个产品。在我的训练数据集中，如果一个入口没有产品（例如，入口1），输入和输出如下：P1=0;T1=-1;B1=-1;E1=-1

scikit-learn的机器学习算法是否会学习到这种特殊性？还是我需要创建两个模型：一个是机器里只有一个产品的模型，另一个是机器里有两个产品的模型？或者是否可以将一些规则纳入模型中（例如，如果P1=0，则（E1=-1，不对与入口1相关的模型部分进行训练，而对与入口2相关的模型部分进行训练））？

回答：

如果你有足够的训练样本，并且模型训练得当，是的，它会理解当P1=0且T1=-1时，应该预测出接近E1=-1的结果。