HOMELv011 【シナリオ】ロジスティック回帰モデルの学習時に `maxIter` に達しても収束しない(Convergence warning)という警告が出た。この問題を解決するために最初に試すべきアプローチはどれか。 2026年3月8日 勾配降下法ベースのアルゴリズムは、特徴量のスケールが異なると収束しにくくなるため、`StandardScaler`などで正規化・標準化を行うことが収束改善に最も効果的である。 Feature Storeで定義された特徴量計算ロジック(`compute_features_func`)が依存する外部ライブラリのバージョンが変わってしまい、計算結果が変わるリスクを防ぐための最善策はどれか。 【シナリオ】MLflowでモデルを登録する際、モデルの推論環境がインターネットに接続できない「完全オフライン環境」である。`pip install` が走らないようにするために、モデルのデプロイ時に留意すべき点はどれか。