最近做了一个用Python建立回归模型的练习。想通过各个变量与销售额的相关性，来做主要影响变量和销售额的相关模型。
但是，在计算相关性后，发现每个变量与销售额的相关性都小于0.1，相关性很弱。
Q：这种弱相关程度的情况下，去做这些变量与销售额的回归模型，是有意义的吗？模型的预测性应该很不准吧。
这也不一定。
例如：
（1）结果与每个因素的相关性都不大，但加权后相关性仍然很大，例如 y =0.1x1 + ...0.1x10
（2）结果与每个因素独立的相关性都不大，但受气综合影响的相关性很大，例如 y=x1*...*x10
以上两种情况，模型预测可以达到 100%，但 y 与每个 xi 的相关性都很小。