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.