Dimensionsreduktion

Term

Reduzierung der Anzahl von Merkmalen in Datensätzen

Dimensionsreduktion ist ein Prozess in der Datenverarbeitung, der darauf abzielt, die Anzahl von Variablen oder Merkmalen in einem Datensatz zu reduzieren, ohne wesentliche Informationen zu verlieren. Diese Technik hilft, den Rechenaufwand zu verringern, Overfitting zu reduzieren und Daten visualisierbar zu machen. Methoden der Dimensionsreduktion umfassen Hauptkomponentenanalyse (PCA) und t-SNE. Sie ist besonders bei hochdimensionalen Datensätzen nützlich, bei denen die Anzahl der Merkmale die Anzahl der Beispiele übersteigt.

Andere Schreibweisen

Feature Reduction, Merkmalsreduktion

In diesen Lernmodulen erwähnt

Quelle: AI Generated · Auto-extracted from FUTO modules: FI-DPA 13 Maschinelles Lernen — Grundlagen und Algorithmen