用适当的例子解释机器学习环境中的"缩小尺寸"的概念.
维度缩减是机器学习中用于减少数据集中的输入变量或特征数量,同时保留最重要的信息的一种技术.这通过将高维度数据转换成较低维度空间来实现.目标是识别和删除冗余或不相关的特征,并保持最相关的特征,同时减少有用信息的丢失.这可以帮助提高机器学习模型的性能和准确性,减少训练所需的时间,并使数据可视化.例如,数据集包含商店的销售记录,包括客户人口统计,行为和购买历史的信息.如果目标是构建一个模型来预测客户购买,那么减少输入变量数量可能会有帮助提高培训过程的速度和改善模型的性能.使用像PCA (Principal Component Analysis) 这样的数据缩减技术,可以识别最重要的特征,同时也可以更容易识别它们,例如消费者购买历史,消费者年龄和消费者收入等.