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
1
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。
1
相关话题
网络上一位长者提出了“完全不依靠人工神经网络与机器学习算法实现人工智能”的理论，大家怎么看？能否对卷积神经网络工作原理做一个直观的解释？
如何看待指出 神经网络的训练罪魁祸首是退化一文？
Deep Learning 的专家如此急缺，它难在何处？
时间序列数据上可以抽取哪些频域特征？
机器学习包含哪些学习思想？
有谁给解释一下流形以及流形正则化？
如何看待鄂维南院士等发起的机器学习联合研讨计划（c2sml.cn）？
因果推断会是下一个AI热潮吗？
去美国读CS博士，方向是机器人导航，视觉方面，推荐一下相关编程方面准备？还有相关算法需要学习哪些？
前一个讨论
985电气毕业生进国网到底干什么？
相关的话题
请问有没有基于实例的迁移学习的数据？如何评价微软新出的自拍软件 Microsoft Selfie？
网络上一位长者提出了“完全不依靠人工神经网络与机器学习算法实现人工智能”的理论，大家怎么看？
据说机器学习长于预测，计量经济学长于解释。有什么具体例子是机器学习完成了很好的预测却在解释上表现不好？
如何理解 inductive learning 与 transductive learning?
AI领域的灌水之风如何破局？
计算机技术的进步与模拟运算，在未来真的可以解决磁约束核聚变技术中所有关键问题吗？
小样本学习中关于虚拟样本有效性的问题？
金融学及金融从业者如何应对人工智能和大数据？
机器学习中的 Bias（偏差）、Error（误差）、Variance（方差）有什么区别和联系？
凸分析和凸优化有什么推荐的教材吗？
如何评价基于游戏毁灭战士（Doom）的AI死亡竞赛大赛结果？
如果人工智能迎来下一个寒冬，你认为会是卡在什么问题上？
有没有哪些人工的工作是无法被机器替代的？
机器学习以及贝叶斯统计里，关于近似intractable integral，大家都偏爱什么算法？
现代人工神经网络是不是一个死胡同？这个技术是不是骗人的？
如何评价剑桥，腾讯， DeepMind以及港大团队新作 SimCTG ?
怎么形象理解embedding这个概念？
AI领域的灌水之风如何破局？
人工智能和自动控制能在一起擦出什么样的火花？
普通程序员如何正确学习人工智能方向的知识？
我们目前的时代距离人工智能具有自我意识还有多远？
深度学习应用在哪些领域让你觉得「我去，这也能行！」？
如何评价论文「Stochastic Training is Not Necessary ...」?
马上计算机研一，想问一下机器学习、深度学习…大家都是怎么入门的？
医学生学习机器学习该如何入门？
了解/从事机器学习/深度学习系统相关的研究需要什么样的知识结构？
语义网所谓的“本体”的具体例子是什么？
如何看待上海交大研发人工智能：通过脸部识别技术辨别罪犯？
如何看待 Alex Smola 加入 Amazon？