特徴量が2個あってそれを1つにする意味はあまりない？
特徴量が2個しかない場合、それらを1つにすることにはあまり意味がありません。特徴量の次元を削減する主な目的は、高次元のデータを扱いやすくすることや、データの可視化や理解を容易にすることです。しかし、2次元のデータを1次元に削減することは、データの情報を失うことになります。
特徴量の次元削減は、一般的に次元数が多い場合や、冗長な特徴量が存在する場合に有用です。例えば、数千や数万の特徴量を持つデータセットでは、次元削減を行うことで計算効率を向上させ、過学習を防ぐことができます。また、高次元のデータを可視化するためにも、次元削減はよく利用されます。
しかし、2つの特徴量を1つに結合すると、データの情報が失われ、結果として分析や予測の精度が低下する可能性があります。そのため、2次元の特徴量がある場合は、通常はそのまま使用するか、適切な特徴量エンジニアリングを行ってデータを改善する方が好ましいです。