相関の高い特徴量が複数って例をあげてみて
相関の高い特徴量の例をいくつか挙げてみます。
-
身長と体重：通常、身長が高い人は体重も重い傾向があります。これらの特徴量は強い相関関係を持っており、モデルにとって冗長な情報となる可能性があります。そのため、両方を同時に使用するのではなく、片方を除外するか、両方の情報を組み合わせて新しい特徴量を作成することが効果的です。
-
ドル円為替レートと日経平均株価：為替レートと株価はしばしば相関があります。特に、日本の株式市場はドル円為替レートの変動に敏感な場合があります。これらの特徴量は、同じ経済的な要因に基づいて影響を受けるため、相関が高くなる可能性があります。
-
家賃と物件の広さ：一般的に、物件の広さが大きいほど家賃も高くなる傾向があります。このような場合、物件の広さと家賃は相関が高いと見なされます。
これらの例では、相関の高い特徴量が複数存在し、モデルにとって冗長な情報となる可能性があります。そのため、特徴量選択や特徴量の組み合わせによって、モデルの複雑さを減らし、予測性能を向上させることが重要です。