ある会社は、入手可能な過去の販売データに基づいて住宅の販売価格を予測したいと考えています。会社のデータセットのターゲット変数は販売価格です。機能には、ロットサイズ、居住エリアの測定値、非居住エリアの測定値、寝室の数、浴室の数、築年数、郵便番号などのパラメーターが含まれます。同社は、多変数線形回帰を使用して住宅販売価格を予測したいと考えています。
分析に関係のない機能を削除し、モデルの複雑さを軽減するために、機械学習スペシャリストはどの手順を実行する必要がありますか？