차원 의존성을 개선하기 위해 모델의 성능을 향상시키는 몇 가지 방법이 있습니다.
차원 축소 기술: 고차원 데이터를 저차원으로 투영하여 모델의 복잡성을 줄이는 방법을 고려할 수 있습니다. 주성분 분석(PCA) 또는 t-SNE와 같은 차원 축소 알고리즘을 사용하여 데이터를 더 관리 가능한 차원으로 변환할 수 있습니다.
정규화: 모델의 복잡성을 줄이고 과적합을 방지하기 위해 정규화 기술을 도입할 수 있습니다. L1 또는 L2 정규화, 드롭아웃 등을 사용하여 모델을 안정화시키고 일반화 성능을 향상시킬 수 있습니다.
특성 선택: 중요하지 않은 특성을 제거하거나 유용한 특성을 강조하는 특성 선택 기술을 사용하여 모델의 차원을 줄일 수 있습니다. 이를 통해 모델이 더 효율적으로 학습하고 더 나은 결과를 얻을 수 있습니다.