标签： scikit-learn random-forest feature-selection auc
我看到了一个精确的场景
我正在运行一个具有两个自变量（a，b）的随机森林模型，其中两个变量都具有根据sklearn（b：0.633，a：0.3666）的显着变量重要性，并且AUC为0.86
sklearn
但是，当我添加第三个我认为非常相关的自变量'c'时，它显示的功能重要性为（a：0.32，b：0.44，c：0.24），但现在猜猜是什么 AUC降低到0.81。...难道不是因为添加了更重要的功能可以改善AUC ...请问我在问一个愚蠢的问题