次元削減（Dimensionality Reduction）
高次元データを低次元空間に写像する技術。計算効率化、可視化、ノイズ除去を実現し、機械学習の性能向上と解釈性向上を支える重要な前処理手法
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特徴量（Features）
機械学習モデルが学習と予測に使用する入力変数。生データから抽出された意味のある属性や特性で、モデルの性能を決定する重要な要素
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正規化（Normalization）
データを一定の範囲やスケールに変換する前処理技術。異なるスケールの特徴量を統一し、機械学習アルゴリズムの性能と安定性を向上させる重要な手法
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One-hot Encoding（ワンホットエンコーディング）
カテゴリ変数を機械学習で扱えるバイナリベクトルに変換する手法。各カテゴリに対応する位置のみを1、他を0とする表現で、順序性のないカテゴリデータの処理に不可欠な技術
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標準化（Standardization）
データを平均0、標準偏差1の分布に変換するZ-score変換。正規分布を仮定した統計的な前処理手法で、機械学習アルゴリズムの安定性と性能を向上させる技術
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