相容原则是机器学习中的一个重要原则，指的是训练数据中的特征之间应该互相独立，不应该存在某种特征的影响导致其他特征的值发生变化。
在训练机器学习模型时，我们通常使用训练数据来训练模型，并期望模型能够根据数据中的特征来对未知数据进行预测。相容原则意味着，训练数据中的各个特征应该是互相独立的，即一个特征的影响不会另一个特征产生影响。
例如，在我们的日常生活中，我们可能会使用不同的特征来预测天气，例如温度、湿度、风速等等。如果我们把温度、湿度和风速都作为预测天气的因素，那么它们之间就存在相容问题。因为温度和湿度会影响风速，而风速也会影响温度和湿度。所以，在训练模型时，我们需要确保训练数据中的各个特征是互相独立的，这样模型才能对未知数据进行准确的预测。
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