增加特征模型性能不变

增加特征模型性能不变,按照常识来说,机器使用时间越长,故障的可能性越大,但是数据集上并没有反映这一点,就是使用时间很短,他也依然发生了故障,所以可以把该特征删去。
可是要不要删呢?

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在这种情况下,是否删除该特征需要权衡多个因素。如果该特征确实没有对模型性能产生影响,则可以考虑将其删除,以减少模型的复杂度,提高训练速度。但是,如果删除该特征会导致其他特征的重要性发生变化,或者该特征在其他数据集中可能对模型性能有所贡献,则不应轻易删除该特征。此外,还需要考虑数据集的大小和质量、模型的复杂度和训练时间等因素,对于不同的情况可能需要采取不同的策略。因此,在做出决策之前,应该进行充分的数据分析和实验验证,综合考虑多种因素,以确保最终决策的合理性和有效性。