特徴作成

次元の呪いとは、データが多次元にわたるようになったときに発生する現象です。この場合、-次元とはデータポイントの数を表します-。たとえば、画像認識タスクでは、各画像がピクセルという複数の次元で構成されています。 多次元のデータセットでは、モデルがすべての次元を考慮して正確な予測を行うことが困難になります。これは、高次元のデータでは、サンプル数が指数関数的に増加し、モデルがすべての組み合わせを学習するのに十分なデータが得られなくなるためです。結果として、モデルはデータの特定の次元だけに依存したり、予測が不正確になったりすることがあります。