相关系数很小的变量一定要删掉吗？

相关系数是用来表示线性关系的，如果是线性模型，相关系数很小的变量的确不会显著；对于广义线性模型的话就不一定了；对于非线性模型，比如决策树，即使相关系数为0的变量，也可能很有用。

不可以简单是删除相关性小的变量哦。有两个原因

第一：看你选择的是什么相关性分析，皮尔森系数是线性的，斯皮尔曼等级是更通用的。如果你用皮尔森算出来很小，只能说明没有线性关系，有可能也很相关哦。

第二：例如房价和经纬度的关系，即使是用斯皮尔曼等级相关也会很小，但是经纬度却是很重要的信息

我觉得这样做不是太好

“多小算是小”这个问题很难决定

其次就是相关系数只是线性相关而已，非线性的怎么办？

有时候很多变量都相关性不高，但是它们一起作用可能效果明显，全都删掉明显就不好了