Você está construindo modelos de previsão linear (como regressão linear ou logística) para um conjunto de dados com muitas features. A análise exploratória mostra que muitas features são altamente correlacionadas, o que pode desestabilizar o modelo. O que você deve fazer para reduzir os efeitos negativos de ter muitas features correlacionadas?

A Análise de Componentes Principais (PCA) é a melhor abordagem para reduzir os efeitos negativos de features altamente correlacionadas. A PCA transforma o conjunto de dados original em um novo conjunto de features ortogonais (não correlacionadas), chamadas componentes principais, que capturam a maior parte da variância dos dados. Isso ajuda a estabilizar modelos lineares, como regressão linear ou logística, que são sensíveis à multicolinearidade. Aplicar one-hot encoding a features correlacionadas não resolve o problema, e pode até aumentá-lo. Combinar features por multiplicação de matrizes é uma técnica incomum e não garante a redução da correlação. Calcular os coeficientes de correlação de Pearson apenas identifica a correlação, mas não a resolve.