我有一个分布在两个文件中的训练数据集。

文件 1：这包含每个 X1 的实际分类。X1 在此文件中是唯一的。X1 与X2 是一一对应的关系，即X2 也是唯一的。Y 是二进制的。

| X1 | X2 | Y  | 
| 1  | 4  | 0  | 
| 3  | 5  | 1  | 
...
| 8  | 9  | 1  | 

文件 2：这包含实验的真实“观察结果”。X1 可以出现多次。

| X1 | X3 | X4 | 
| 3  | 4  | 5  | 
| 3  | 1  | 2  | 
...
| 1  | 4  | 8  | 

在这里，我可以将两个表组合成如下结构，并将它们用作观察结果：

| X1 | X2 | X3 | X4 | Y |
| 3  | 5  | 4  | 5  | 1 |
| 3  | 5  | 1  | 2  | 1 |
...
| 1  | 4  | 4  | 8  | 0 |

对于测试数据，我有类似的结构，只是文件 1 中缺少 Y 列。

我在这里有多个担忧：

1. X1 和 X2 在数据中具有一对一的依赖关系，即 X1 = f(X2) 和 X2 = f(X1)
2. Y = f'(X1) 或 f'(X2)
3. X1、X2 和 Y 的频率分布在新加入的数据集中发生了巨大变化。

问题：

1. 这种数据转换是否会带来任何见解？
2. 回归和集成学习技术是否能够捕捉这些内部关系？