Não há impacto, desde que o número de dados seja suficiente.

O modelo pode sofrer de curse of dimensionality, onde a alta dimensionalidade pode levar a problemas de generalização e sobrecarga computacional.

O modelo melhora, pois ele consegue capturar padrões mais complexos.

A dimensionalidade não afeta o desempenho do modelo, apenas o tempo de treinamento.

O modelo se torna mais simples, pois os dados com alta dimensionalidade possuem pouca variação.