🗑 Нужно ли автоматически удалять один из признаков, если они сильно коррелируют

Не всегда — всё зависит от цели вашей модели.

🎯 Если важна точность предсказаний:
— Современные алгоритмы машинного обучения (например, Random Forest, градиентный бустинг, нейросети) достаточно устойчивы к мультиколлинеарности.
— Если оба признака способствуют улучшению метрик — удалять не обязательно.

🧠 Если важна интерпретируемость (например, в линейной регрессии):
— Сильно коррелирующие признаки могут делать модель нестабильной и затруднять интерпретацию коэффициентов.
— В этом случае удаление одного признака может упростить модель и сделать её более надёжной.

🔎 Как подойти на практике:
1. Проверьте через кросс-валидацию, ухудшается ли качество модели при удалении одного признака.
2. Используйте предметные знания, чтобы определить, не измеряют ли оба признака одно и то же.
3. Вместо удаления можно применить регуляризацию (например, L1 или L2), чтобы модель автоматически уменьшала влияние избыточных признаков.

Библиотека собеса по Data Science