L1惩罚项的逻辑回归选择出的特征有可能具有线性相关性

正确答案是：C: 相比较树模型，L1惩罚项的逻辑回归选择出的特征不具有线性相关性。

### 专业分析：

1. **A: L1惩罚项的逻辑回归模型倾向于筛选出比较少的特征**
- 正确。L1惩罚项（也称为Lasso回归）通过对回归系数的绝对值进行惩罚，使得某些系数变为零，从而实现特征选择。它倾向于保留较少的特征。

2. **B: L1惩罚项降维的原理在于保留多个对目标值具有同等相关性的特征中的一个**
- 正确。L1惩罚项会使得一些特征的系数变为零，从而只保留那些对目标值有显著影响的特征。如果多个特征具有同等相关性，L1惩罚项可能只保留其中一个。

3. **C: 相比较树模型，L1惩罚项的逻辑回归选择出的特征不具有线性相关性**
- 错误。L1惩罚项的逻辑回归模型选择出的特征仍然是基于线性关系的，因为逻辑回归本质上是一个线性模型。树模型（如决策树、随机森林等）则不依赖于特征的线性相关性，而是基于特征的分裂点来进行决策。

4. **D: 是嵌入法中的一种**
- 正确。L1惩罚项的逻辑回归是一种嵌入法，它在模型训练的过程中同时进行特征选择。

综上所述，选项C是错误的。