有人可以建议我从机器学习的数据集中选择更好的功能的方法吗?

我是机器学习的新手,我一直在练习很少的数据集,并使用相关值为数据集选择了特征,但令人惊讶的是,当我尝试各种组合以提高模型精度时观察到的是,相关值较小的特征提高了准确性(例如:0.7的相关功能优于0.85)。 因此,有人可以建议我从回归分析和分类问题中选择更好的特征的其他方法吗?