Udemy课程价格预测ML项目：能否直接删除明显无关特征？

完全可以直接删除这类明显和预测目标（课程价格）无关的列，甚至这是预处理阶段的常规操作，原因如下：

• 标识类特征无预测价值：course_ID、course_url属于纯标识字段，唯一作用是区分不同课程，和价格没有任何逻辑关联，既不会提供预测信号，还会增加数据维度、浪费计算资源，直接删除没有任何负面影响。
• 时间戳的灵活处理：对于published_timestamp，如果你能确定它和价格没有间接关联（比如平台没有在特定时间段调整过整体定价策略），或者你不打算基于这个字段做特征工程（比如提取发布年份、季度等时间特征），那也可以直接删掉；如果不确定，可以暂时保留，等后续特征选择阶段再验证它的重要性，但从效率角度，明确无用的话提前删除更高效。
• 特征选择的核心作用：特征选择技术主要是用来筛选那些相关性模糊、存在冗余或噪声的特征，而不是处理一眼就能判定完全无关的列。提前清理这类列能减少后续特征选择的计算量，让整个流程更顺畅。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者L.S