周辺アプローチにおける外挿の問題は、特に特徴間の相関が強い場合に顕著になります。この問題に対処するためには、以下のいくつかのアプローチが考えられます。まず、データの前処理段階で特徴選択を行い、相関の強い特徴を削除または統合することで、モデルの複雑さを減少させることができます。次に、モデルのトレーニングに使用するデータセットを拡張し、より多様なサンプルを含めることで、外挿のリスクを軽減することが可能です。また、モデルの予測を行う際に、相関のある特徴の組み合わせが物理的に意味を持つかどうかを検討し、無意味な組み合わせを排除することも重要です。さらに、因果推論の手法を用いて、特徴間の因果関係を明示化し、外挿の影響を最小限に抑えることができます。これにより、周辺アプローチの結果がより信頼性の高いものとなるでしょう。