神经网络中如果一个重要特征C等于特征A+特征B（算数意义上的相加），选特征的时候还有必要选特征C吗? 第1页
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mastermydestiny 网友的相关建议:
这种情况通常叫做multicollinearity。
一般统计背景的人倾向于不选C，因为他们倾向于independent的feature，这样通过观察coefficient，可以了解每个feature对最终的estimate起到的作用。如果两个feature是collinear的，尤其是此消彼长形的，那完全无法确定这个feature和estimate有什么关系。
但是如果从实际出发，你只关系accuracy。那就加吧。因为加了并不会影响你的prediction power。最后再用regularization就可以控制model的complexity，所以不用担心over fit。
另外，如果你用的是NN，那有多少加多少。
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