为什么在回归模型中加入train set表现为强相关性的feature反而导致test效果变差

在train set中的相关系数为0.8,但是加入模型之后反而比只有0.9相关系数的feature训练时效果更差,这是为什么?

0.9不是大于0.8吗?

你的两个特征是如何融合的?
有可能相关系数为0.8的特征,在测试集里面的相关系数更低,也有可能两个特征的融合方法不对,所以加入了0.8的,就拉低了只有0.9的。