目的変数が「商品別の日本全国の平均適正送料」であり、購入地意識、梱包サイズ、送料、価格などの情報を使用してその適正送料を予測したい
目的変数が「商品別の日本全国の平均適正送料」であり、購入地意識、梱包サイズ、送料、価格などの情報を使用してその適正送料を予測したい場合、以下の手順を考えることができます。
- データ収集: まず、商品別の日本全国の平均適正送料に関するデータを収集します。これには、過去の送料データや地域ごとの料金表、商品カテゴリごとの送料などが含まれます。
- 特徴量の選択: 適正送料を予測するための特徴量を選択します。購入地意識、梱包サイズ、送料、価格などが有力な特徴量として挙げられますが、他にも影響を与える可能性のある特徴量があればそれも含めることができます。
- データの前処理: 収集したデータを分析し、欠損値の処理やカテゴリカルデータのエンコーディング、特徴量のスケーリングなどの前処理を行います。
- モデルの選択: 予測モデルとして、線形回帰、ランダムフォレスト、ニューラルネットワークなどの適切なモデルを選択します。モデルの選択は、データの特性や予測の精度を考慮して行います。
- モデルの学習: 選択したモデルを訓練データセットに適合させ、適正送料を予測するためのパラメータを学習させます。
- モデルの評価: テストデータセットを使用してモデルの性能を評価し、予測の精度や汎化性能を確認します。一般的な評価指標には、平均二乗誤差（MSE）、平均絶対誤差（MAE）、決定係数（R^2）などがあります。
- モデルのチューニング: モデルのハイパーパラメータを調整し、性能を改善するためのチューニングを行います。
- 予測: 最終的に、新しいデータに対してモデルを使用して適正送料を予測します。この予測を利用して、商品別の適正送料を決定することができます。
以上の手順を順番に実行することで、商品別の適正送料を予測するモデルを構築することができます。