カテゴリ変数もあったほうが良いよね？未知の商品に対して、単価、送料、原価だけでは説明変数として不足していると思う
はい、その通りです。カテゴリ変数も重要な特徴量として考慮することが重要です。カテゴリ変数は、商品の属性やカテゴリ、ブランドなどの情報を表すため、予測の精度向上に役立ちます。
以下は、カテゴリ変数を考慮した特徴量の例です：
- 商品のカテゴリや部門（例：自社品番、大分類、中分類など）
- 商品のブランドやメーカー
- 販売チャネル（例：店名、支払方法）
- カラー、サイズなどの商品の属性
これらのカテゴリ変数を特徴量としてモデルに含めることで、未知の商品に対する予測の精度を向上させることができます。また、カテゴリ変数を適切にエンコーディングすることで、モデルがそれらの情報を理解しやすくなります。
ですので、商品の特性や属性に関する情報を含むカテゴリ変数を追加してモデルをトレーニングすることで、未知の商品に対する予測の性能を向上させることができます。