解釈性の高いモデルを使用することが、相関関係性が高いってこと？
解釈性の高いモデルを使用することが、相関関係性が高いということとは直接関係はありません。解釈性の高いモデルは、モデルの予測を理解しやすくするために、特徴量と目的変数の間の関係性を明確に示すことができます。この関係性は、相関関係性が高い場合にも低い場合にも当てはまります。
相関関係性が高いというのは、特徴量同士や特徴量と目的変数の間で強い関連があることを意味します。相関関係性が高い場合、特徴量が目的変数に対して重要な情報を持っている可能性が高く、モデルの予測に影響を与えることが期待されます。
解釈性の高いモデルは、特徴量と目的変数の間の関係性を明確に示すことができますが、その関係性が相関関係性が高いか低いかに関係なく適用されます。つまり、解釈性の高いモデルは、相関関係性が高い特徴量だけでなく、相関関係性が低い特徴量の影響も明らかにすることができます。
したがって、解釈性の高いモデルは、相関関係性が高い場合にも低い場合にも有用ですが、特に相関関係性が高い場合にはモデルの予測を理解しやすくする効果が顕著に現れる場合があります。