1樓：螞蟻不線上
你的模型評估指標是在什麼資料集上的呢？如果是測試集，就以模型評估指標為準。這是最有資格說話的裁判。
只要你的資料集設定沒有問題，那就應該以測試集上的評估指標為準，注意，不是驗證集。
邏輯回歸模型由於是特徵直接參與計算，特徵相關性太高會導致模型拉胯，但這會在測試集上表現出來；樹模型沒有這個缺陷，變數相關性分析意義不大。
2樓：TiuVe
個人覺得不要吧。理論上剔除乙個特徵等於減少了資訊量，效果要麼維持原狀要麼降低。如果效果下降了就保留該特徵吧。
我覺得如果乙個特徵和其它所有特徵都不相關，是可以直接剔除的。話說回來，如果兩個變數相關性達到90%以上，去掉乙個應該效果差不多才是，是否考慮再調整下模型引數呢？題主可以描述的更詳細些，包括用了什麼模型，是乙個什麼樣的優化問題，這樣更方便大家幫你分析。
3樓：bemyself24
還是要以模型的評估指標為主吧，因為你做的相關性分析有時候並不能準確代表兩個變數之間的相關性，這種情況還是比較常見的。就像有時候用lightgbm或者xgboost計算特徵重要性的時候，刪去特徵重要性為0的特徵，模型效果反而會變差，和這種情況是類似的。因為你的特徵相關性分析方法得出來特徵是相關的，但是對於有些模型來說，可能會用到這個冗餘特徵和其他的特徵組合成交叉特徵，這種情況是有可能發生的。
因此，在做特徵篩選的時候，需要使用多種方法，變數相關性分析，對比實驗等要綜合考慮，最終還是以模型的評估指標為主。
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