❌ Почему модель может работать хуже после удаления «казалось бы бесполезных» признаков

Потому что даже признаки, которые по отдельности кажутся слабыми или нерелевантными, могут играть ключевую роль в комбинации с другими. Это называется взаимодействие признаков (feature interaction). Модель может улавливать сложные зависимости между группами признаков, и удаление одного может «сломать» эту структуру.

Кроме того, признаки могут нести косвенную информацию: например, случайный ID клиента может коррелировать со временем регистрации, а значит — с поколением пользователей или сезоном. Даже если это кажется «шумихой», модель может использовать это как полезный сигнал.

Это одна из причин, почему автоматическая отборка признаков — не всегда безопасна, и почему важно анализировать модель целостно, а не только по значимости отдельных фичей.

Библиотека собеса по Data Science