使用神经网络生成在复杂数据中查找相关性的特征

Question

是否可以使用神经网络找到两个具有不同特征的数据集之间的相关性？

我的意思是，如果我有：

• 具有某些功能（如温度，降雨，辐射...等）的数据集
• 另一个数据集，具有树的高度，叶子的颜色，土壤湿度...

目标是生成新的输入以查找那些相关性。例如： feature_soil_湿度 ==>如果温度<10且雨水> 1500

如果可以找到那些相关性，那么模型的输出将是什么？

谢谢