我在一组数据上运行了一些预测模型，例如逻辑回归、SVM、决策树等。当我增加更多的维度（预测变量）时，所有模型的准确率都下降了。这应该如何解释？

回答：

通常这意味着你添加的特征要么不重要，要么与你已有的其他特征高度相关。因此，你的模型可能会从这些特征中捕捉到训练集中的“随机”信号，而在测试数据上无法应用，因为这不是一个真实的模式。

然而，这种问题的解释非常依赖于模型。线性模型的行为与决策树不同（例如，它们对相关特征更为敏感），因此它们以相同的方式反应是奇怪的。如果可以，请提供更多细节。