parameter의 수와 prediction power의 상관 관계

미해결질문
Jason Yu 프로필

강의 시작 부분에서 $$X_1, X_2, ... X_n$$ 처럼 parameter의 수가 많아질수록 prediction power가 강해진다고 설명해주셨는데요, 이 부분의 경우 X값과 Y값이 어느정도 상관 관계가 있을 경우에만 해당 되지 않을까요? 실제로 raw data를 다룰 때에도 큰 상관관계가 없는 parameters들은 EDA 과정에서 제거하거나 별도의 data transformation을 한다고 알고 있었습니다.

설명 해주신 부분은 위의 모든 과정이 모두 끝난 가정 하에 성립이 되는건가요 아니면, 일반적으로 위의 과정 없이도 prediction power가 강해지는건가요?

답변 부탁드립니다! 감사합니다 :)