我对机器学习范式中提到的术语感到困惑吗？任何人都可以在这里放弃某种回应吗？我将感谢您。.
意味着某些特征X1和X2相互依赖，而与目标预测Y无关。换句话说，如果我增加X1的值，那么X2也会增加或减少例如：特征（人的身高（X1），体重（X2）和人的预测变量RunningSpeed（Y））。因此，如果我们增加身高，那么显然体重也会增加。
另一方面说，我们的模型基于独立特征X1和X2提出的预测。换句话说，我们可以说如果仅选择X1，将输出什么；如果仅选择X2，将输出什么；如果同时选择X1 + X2的combination，将是什么预测。这种组合定义了要素之间的相互作用。这样的组合可以是（+，-，*，/）。例如：房屋大小（X1），房屋位置（X2）和价格（预测Y）。正如我们所看到的，X1和X2彼此不相关，但是它们都有助于做出房价预测。