[人工智能]浅谈特征共线性问题

特征共线性是指两个特征a和b具有非常大的关联，比如x = 2 * y。这会对数据建模造成一些问题。

从算法角度：

对于线性模型：

会对特征权重的解释性造成问题。

对于树模型：

会对特征重要性产生稀释，导致解释性变弱。

集成学习算法效果好的一个非常重要的问题是和而不同，如果出现大量的特征共线性问题会造成很很多棵树一致，导致准确度下降。

从数据的角度：

特征过多，会造成更大可能的异常数据代入的可能性，造成准确度降低。