相関関係が無くても、モデルにとって重要な特徴量ならば精度は上がるってことか
はい、特徴量が目的変数との相関関係が低くても、モデルにとって重要な特徴量であれば精度が上がる可能性があります。特徴量が目的変数との相関関係が低い場合でも、その特徴量がモデルにとって重要な情報を提供する可能性があるからです。
例えば、目的変数との相関関係が低い特徴量でも、モデルが非線形関係を捉えることができる場合や、他の特徴量との組み合わせによって有用な情報を提供する場合があります。また、特徴量が目的変数との相関関係が低い場合でも、その特徴量が特定の状況や条件下で重要な影響を持つ場合があります。
したがって、特徴量の選択は単純に相関関係だけでなく、モデルにとってどのような情報が重要であるかを考慮する必要があります。特に、モデルが特定のデータセットや問題に適合するために必要な情報を提供する特徴量は、相関関係が低くてもモデルの精度を向上させることができます。