HOMELv015 高次元データセットの次元削減を行うために `PCA` (主成分分析) を使用する場合、k（成分数）を決定する前に、各成分の寄与率（Explained Variance）を確認するにはどうすればよいか。 2026年3月8日 学習済みの `PCAModel` オブジェクトの `explainedVariance` 属性には、各主成分がデータの分散をどれだけ説明しているかを示すベクトルが格納されている。 Feature Storeから特定の特徴量「値」のみを削除することは可能か（例：GDPR対応）。 ノートブック内で `with mlflow.start_run():` ブロックをネスト（入れ子）にして実行した場合、MLflowはどのように記録するか。
