La riduzione dimensionale è una tecnica utilizzata nell'apprendimento automatico per ridurre il numero di funzionalità, variabili e dimensioni in un set di dati. Viene utilizzato per ridurre la complessità dei dati, rendendone più facile e veloce l'apprendimento, ma anche per eliminare caratteristiche ridondanti, che possono ridurre la varianza del modello e migliorare la precisione. La riduzione dimensionale può essere eseguita in vari modi, come l'analisi dei componenti principali, la selezione delle caratteristiche e la selezione delle caratteristiche importanti.
Spiegare il concetto di riduzione dimensionale.