Lihat sumber Dimensionalitas dalam Machine Learning

Dimensionalitas merupakan aspek penting dalam [[machine learning]] yang mempengaruhi kinerja model, interpretasi data, dan proses pelatihan. Jumlah fitur atau atribut yang digunakan dalam dataset disebut sebagai dimensionalitas, dan seringkali menjadi tantangan tersendiri ketika menghadapi data berdimensi tinggi.

== Curse of Dimensionality ==
Fenomena [[curse of dimensionality]] terjadi ketika jumlah dimensi data meningkat, sehingga data menjadi semakin jarang (sparse) dan algoritma pembelajaran menjadi kurang efektif. Hal ini menyebabkan kesulitan dalam menemukan pola yang valid dan meningkatkan risiko [[overfitting]].

== Teknik Penanganan Dimensionalitas ==
Beberapa teknik yang digunakan untuk menangani masalah ini antara lain [[feature selection]], [[feature extraction]], dan penggunaan algoritma yang tahan terhadap data berdimensi tinggi seperti [[Random Forest]] atau [[Support Vector Machine]].

== Dampak pada Model Machine Learning ==
Tingginya dimensionalitas dapat mempengaruhi waktu pelatihan, kebutuhan memori, serta akurasi model. Oleh karena itu, pengelolaan dimensionalitas menjadi kunci dalam pengembangan model machine learning yang efektif dan efisien.