Dữ liệu nhiều cột thường có những cột thay đổi cùng nhau. Ví dụ điểm toán và điểm lý của một lớp hay tăng giảm cùng nhau: vẽ lên mặt phẳng thì các điểm nằm gần một đường thẳng, nên thay hai số bằng một số (vị trí trên đường đó) chỉ mất ít thông tin. Giảm chiều (dimensionality reduction) làm việc này với dữ liệu nhiều chiều.
Bài này học PCA, cách vẽ dữ liệu nhiều chiều bằng t-SNE, UMAP, và trường hợp phần bị bỏ đi lại chứa đúng thông tin cần để dự đoán.
Bài này dành cho tài khoản Pro
Mở khóa bằng tài khoản Pro