首先让我回答您的具体问题：如果您想确定两个高度相关、影响大的特征中的哪个特征，我会查看您的特征的以下附加属性：

• 数据质量或数据量如何？一个比另一个更好还是更高？选择这个。
• 删除其中一项功能是否有害？如果是，请保留带有酒糟危害的那个（例如精度下降，其他计算变得复杂，或者您可能需要输出功能之一）

但是，我想请您在删除任何这些功能之前考虑以下事项：

1. 拥有这两个功能是否会以任何方式损害您的准确性？例如，如果您的功能相互关联，但每个功能也与您的目标相关，那么两者都可以使用。此外，根据您的算法，使用两者都没有害处。一些算法比其他算法对多重共线性更敏感。
2. 如果您删除您的一项功能，您在训练时是否可以节省大量时间？如果是这样，请继续通过查看我上面列出的示例属性来删除它
3. 什么对你很重要？系数/p 值或预测准确度？多重共线性可能对系数和模型的可解释性有害，但仍会产生良好的预测准确性。特征之间的多重共线性并不一定意味着您有错误的预测。
4. 你有高维的问题吗？如果是这样，删除高相关特征会减少您的维度数量，因此对您的算法有益