Dimenzionalnost podatkov se nanaša na število značilnosti ali atributov, ki opisujejo vsak vzorec v naboru podatkov. Višja dimenzionalnost podatkov lahko poveča zmogljivost modela pri reševanju kompleksnih nalog, vendar lahko tudi poveča računalniške zahteve in povzroči težave, kot je prenaučenje (ang. overfitting).