Dimensionality Reduction is een techniek om het aantal kenmerken (variabelen) in een dataset te verminderen terwijl de belangrijkste informatie behouden blijft. Dit maakt modellen sneller en vermindert het risico op overfitting.

Populaire methoden zijn Principal Component Analysis (PCA) en t-SNE. Deze technieken zijn handig wanneer je honderden of duizenden variabelen hebt, omdat ze helpen om gegevens te visualiseren en luidruchtig te verwijderen.