Pengurangan dimensi dalam ilmu data

Pengurangan dimensi hanya mengacu pada proses pengurangan jumlah atribut dalam dataset sambil menjaga sebanyak mungkin variasi dalam dataset asli mungkin . Ini adalah langkah preprocessing data yang berarti bahwa kami melakukan pengurangan dimensi sebelum melatih model.

1. Apa contoh pengurangan dimensi?
2. Apa itu pengurangan dimensi dan manfaatnya dalam ilmu data?
3. Apa itu pengurangan dimensi dalam preprocessing data?

Apa contoh pengurangan dimensi?

Kami dapat menerapkan metode reduksi dimensi (biasanya PCA) untuk menutupi data dimensi tinggi ke dalam data 2 atau 3 dimensi yang dapat diplot dalam plot 2D atau 3D. Sebagai contoh untuk ini, pertimbangkan dataset payudara_cancer yang memiliki 30 variabel. Jadi, dimensi data adalah 30.

Apa itu pengurangan dimensi dan manfaatnya dalam ilmu data?

Keuntungan Pengurangan Dimensi

Itu mengurangi waktu dan ruang penyimpanan yang diperlukan. Penghapusan multikolinieritas meningkatkan interpretasi parameter model pembelajaran mesin. Menjadi lebih mudah untuk memvisualisasikan data saat direduksi menjadi dimensi yang sangat rendah seperti 2D atau 3D. Mengurangi kompleksitas ruang.

Apa itu pengurangan dimensi dalam preprocessing data?

Pengurangan dimensi adalah proses mengurangi jumlah variabel acak atau atribut yang sedang dipertimbangkan. Pengurangan Data Dimensi Tinggi, sebagai bagian dari Data Pra-Pemrosesan Langkah, sangat penting dalam banyak aplikasi dunia nyata.