不相关并不意味着独立，即如果两个特征不相关（即零相关），并不意味着它们是独立的。但是（非零）相关意味着依赖（有关更多详细信息，请参见https://stats.stackexchange.com/q/113417/82135）。因此，如果您在两个特征之间具有非零相关性，则意味着它们是相互依赖的。如果它们是依赖的，那么一个特性会为您提供关于另一个特性的信息，反之亦然：从某种意义上说，两者中的一个至少部分是多余的。

不必要的特征可能不会影响模型的性能（例如准确性）。但是，如果减少特征数量，学习过程实际上可能会更快。

您可能想尝试一些降维技术，以减少特征数量。