将Person ID作为特征向量加入学生分类机器学习模型可提升性能吗？

绝对不建议把Person ID（比如1~100这类序号）作为特征加入你的学生分类模型，更不可能提升模型性能，反而会帮倒忙，原因如下：

• ID是无意义的唯一标识，会导致严重过拟合：每个ID对应唯一的学生样本，模型很容易直接"记住"每个ID对应的分类标签——毕竟100个样本的规模很小，模型完全可以把ID和标签做一对一映射，在训练集上拿到近乎100%的准确率，但这根本不是学到了"成功学生的规律"，只是死记硬背而已。一旦遇到新的学生ID（比如扩展到101号），模型完全无法预测，甚至对现有样本的泛化能力也为零。
• ID没有任何预测价值：这类序号本身和"是否是成功学生"没有任何逻辑关联，既不代表学生的学习能力、习惯，也不反映任何和分类目标相关的属性。加入这种特征只会增加模型的噪声，干扰模型学习真正有用的特征（比如成绩、出勤情况、作业完成率等）。

如果你的ID里隐含了某些潜在信息（比如ID是按入学成绩排序的，或者对应不同的班级批次），那你应该提取背后的实际信息作为特征，而不是直接用ID本身。但如果只是单纯的1~100序号，赶紧把这个想法丢掉，专注于收集和学生成功相关的真实特征才是提升模型性能的正确方向。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user1718854