特徴量エンジニアリングは、相関関係性をみたほうがいいの？
はい、特徴量エンジニアリングにおいて相関関係を確認することは一般的に重要です。特徴量同士の相関が高い場合、それらの特徴量は互いに似た情報を含んでいる可能性があります。このような場合、モデルの過学習を引き起こす可能性がありますし、不要な情報を持つ特徴量を削除することでモデルの複雑さを減らし、計算効率を向上させることができます。
ただし、相関関係だけで特徴量の有用性を判断するのは十分ではありません。特に、ターゲット変数との相関を見ることが重要です。ターゲットとの相関が高い特徴量は、モデルの予測性能に寄与する可能性が高いです。そのため、特徴量エンジニアリングを行う際には、特徴量間の相関やターゲットとの相関を考慮して特徴量の選択や作成を行うことが重要です。