❓ Как бороться с проклятием размерности Проклятие размерности возникает, когда у вас слишком много признаков (размерностей) в данных, что усложняет их анализ и моделирование. Вот как с этим справиться: 1️⃣ Выбор признаков Отбор только наиболее значимых признаков для вашей модели. Как помогает: Уменьшает шум и сложность, удаляя нерелевантные или избыточные признаки. 2️⃣ Анализ главных компонент (PCA) Метод, который преобразует данные с высокой размерностью в данные с меньшей размерностью. Как помогает: Сжимает данные, сохраняя как можно больше информации. 3️⃣ Многомерное масштабирование Метод визуализации сходства или различия данных в низких размерностях. Как помогает: Помогает понять отношения между точками данных в более интерпретируемом виде. 4️⃣ Локально-линейные эмбеддинги (LLE) Нелинейная техника уменьшения размерности, сохраняющая локальные взаимосвязи между точками данных. Как помогает: Лучше сохраняет структуру данных, чем линейные методы, особенно для сложных данных.