Die Dimensionreduktion kann sowohl die Genauigkeit als auch die Effizienz des Modells beeinflussen. Durch die Reduzierung der Dimension des Eingabevektors können komplexe Daten effizienter verarbeitet werden, was zu einer verbesserten Rechenleistung führen kann. Darüber hinaus kann die Dimensionreduktion dazu beitragen, Overfitting zu reduzieren und die Generalisierungsfähigkeit des Modells zu verbessern. Allerdings kann eine zu starke Reduktion der Dimension auch zu Informationsverlust führen, was sich negativ auf die Genauigkeit des Modells auswirken kann. Daher ist es wichtig, die Dimensionreduktion sorgfältig zu gestalten und die richtige Balance zwischen Genauigkeit und Effizienz zu finden.