Снижение размерности

Снижение размерности (dimensionality reduction) — это процесс уменьшения количества признаков в наборе данных при сохранении как можно большего количества важной информации.

Это помогает:

• упростить модель
• уменьшить время обучения
• избежать «проклятия размерности»

Снижение размерности (dimensionality reduction) — это набор методов, используемых для уменьшения количества случайных переменных (признаков) в наборе данных. Основные цели — упрощение модели, сокращение времени обучения, борьба с переобучением и улучшение визуализации данных.

Существует два основных подхода к снижению размерности:

• Отбор признаков (Feature Selection) — выбор подмножества наиболее релевантных исходных признаков. Методы включают фильтрацию (например, на основе корреляции), обертку (например, рекурсивное исключение признаков) и встроенные методы (например, L1-регуляризация).
• Извлечение признаков (Feature Extraction) — создание новых, меньшего числа признаков, которые являются комбинацией исходных. Методы включают анализ главных компонент (PCA), линейный дискриминантный анализ (LDA) и автоэнкодеры.