鉴于神经网络的非线性，我认为相关分析不是估计变量重要性的好方法。例如，假设您有 2 个输入变量 -x1和x2- 并且以下条件成立：

• cor(x2, y) = 1如果x1 = 1
• cor(x2, y) = 0除此以外
• x1 = 1在 10% 的情况下

也就是说，x2是 的一个很好的预测器y，但仅考虑到x1 = 1，这仅在 10% 的数据中是这种情况。分别考虑 和 的相关性x1不会x2暴露这种依赖关系，您很可能会丢弃这两个变量。

但是，还有其他方法可以执行特征选择。最简单的方法是使用所有可能的变量集训练模型并检查最佳子集。但是，这对于许多变量来说效率很低，但是存在很多改进它的方法。有关最佳子集选择的良好介绍，请参阅《统计学习简介》第 6.1 章。