適正送料を予測するための特徴量、ほかにどういうデータがあった方がいいと思う？
適正送料を予測するためには、購入地意識、梱包サイズ、送料、価格などの特徴量だけでなく、さまざまな情報を考慮することが重要です。以下に、追加のデータや特徴量の例を挙げます。
- 地理的データ:
配送料は地域によって異なる場合があります。したがって、商品の配送料を予測する際には、配送先の地域や都道府県、市区町村などの地理的情報を考慮することが重要です。 - 季節性や時期:
配送料は季節や時期によって変動する場合があります。たとえば、年末の繁忙期や特定のイベント時に送料が変動する可能性があります。そのため、季節性や時期の情報を特徴量として追加することが考えられます。 - 競合他社の情報:
同じ商品を競合他社も販売している場合、競合他社の配送料や価格情報を考慮することで、適正送料をより正確に予測することができます。 - 顧客の特性:
顧客の属性や購買履歴などの情報を利用して、顧客ごとに適切な送料を予測することができます。たとえば、顧客の購買履歴や購買頻度に基づいて、送料の割引や特典を提供することが考えられます。 - 天候情報:
天候が配送に影響を与える場合があります。たとえば、悪天候の場合には配送料が増加する可能性があります。そのため、天候情報を特徴量として追加することが有益です。
これらのデータや特徴量を追加することで、より正確な適正送料の予測が可能になります。ただし、データの収集と前処理には注意が必要であり、過剰なデータや特徴量を使用することでモデルが過学習してしまう可能性もあるため、慎重に選択することが重要です。