Для чего может быть нужно снижение размерности?

Поскольку в многомерном пространстве каждый признак представляет собой одно из измерений, снижение размерности можно трактовать как уменьшение числа признаков. Для чего нам может пригодиться такое упрощение?

▪️Сокращение времени обучения.
С меньшим количеством признаков модель обучается быстрее, так как ей нужно обрабатывать меньше данных.

▪️Улучшение интерпретируемости.
Упрощённая модель с меньшим числом признаков легче поддаётся интерпретации. Это помогает лучше понять, какие именно признаки вносят основной вклад в предсказания модели.

▪️Повышение эффективности модели.
Наличие в наборе данных признаков избыточных, неинформативных или слабо информативных может понизить эффективность модели.

▪️Уменьшение вероятности переобучения.
Меньшее количество признаков снижает вероятность того, что модель будет слишком хорошо подстраиваться под тренировочные данные.

#машинное_обучение