我一直在研究一个问题，其目标是找到表达特征和输出变量之间关系的最准确的系数（从物理的​​角度来看）。该模型是线性的，具有多个特征，我正在使用正规方程来解决这个问题。

我在这里担心的是某些特征是高度相关的，据我了解，这可能会导致一些关于如何找到正确系数的问题。我读过有时建议删除这些特性，但在这个问题中，这些特性并不是多余的，即它们都有助于解释输出变量。

那么，我应该如何在不丢弃任何特征的情况下继续找到正确的系数？

编辑：我想我应该提供一个真正问题的简单示例，以使其更加清晰和有趣：

• 考虑一个用电者连接到同一个电网的小村庄。
• 我想知道我家的电压是如何受消费者A、消费者B、....的消耗影响的。
• 这些消费者中的一部分拥有光伏电池板，它们将电力注入电网（就像负消费一样）。
• 注入功率会影响电网电压，尤其是在该注入点附近。例如，如果我的邻居正在向电网注入电力，那么我家的电压将比注入更远的电压增加得更多。
• 白天，电力消耗可能很低，因为人们不在家，但所有光伏板都以非常相似的方式注入电力。正如您在下面看到的，当消费者安装光伏电池板时，他们的消费模式变得高度相关。但是，我不能丢弃它们中的任何一个，因为每个都会影响我的电压。离我越近，影响越大。