問題 No.141
画像認識や数値データの機械学習において、入力となる特徴量の「尺度の違い（例えば、年齢の0〜100という範囲と、年収の0〜10000000という範囲の差）」が原因で学習が不安定になるのを防ぎたい。データ全体の最小値を0、最大値を1となるように一次変換し、すべての特徴量を同じスケールに揃える前処理を何というか。
【正解の解説】
正規化
データ全体の最小値を0、最大値を1となるように変換し、データの尺度を統一して学習を安定させる手法です。
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【その他の選択肢の解説】
標準化
平均を0、分散を1になるように変換し、データの中心からの距離を揃える手法です。
主成分分析
複数の変数から重要な特徴を抽出し、データをより少ない変数で表現する次元圧縮の手法です。
ワンホットエンコーディング
カテゴリデータを0と1だけで表現されるベクトル形式に変換し、数値として扱えるようにする手法です。