Question#144(AI-900)

正解：B

特徴量エンジニアリングは、データの前処理や変換を通じて有用な特徴量を作成または改善するプロセスです。数値変数が同様のスケール（例: 正規化や標準化）にあることを保証することは、モデルの性能を向上させるための重要な前処理ステップであり、特徴量エンジニアリングに該当します。スケーリングは、異なる範囲の数値変数（例: 1-100 と 1000-10000）を一貫したスケールに調整し、機械学習アルゴリズムの収束や精度を改善します。