特徴量エンジニアリングで対応したい。新しい特徴量とは具体的に
特徴量エンジニアリングにおいては、既存の特徴量から新しい情報を抽出し、モデルの性能向上に貢献する特徴量を生成することが目的です。梱包サイズが100の精度を向上させるためには、以下のような新しい特徴量を考えることができます：
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サイズの組み合わせ特徴量: サイズが100の梱包だけでなく、他のサイズの組み合わせに関する特徴量を生成することができます。例えば、60と80の梱包の組み合わせがある場合に特定の操作や処理が必要であるかどうかを示すバイナリ特徴量を導入することができます。
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サイズの相対的特徴量: サイズが100の梱包に関する特徴量を、他のサイズの梱包に関する特徴量で割ることで相対的な特徴量を生成することができます。例えば、100の梱包の重量を60の梱包の重量で割ることで、相対的な重量特徴量を生成することができます。
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時間的特徴量: 梱包が100の場合に特定の期間内に発生するかどうかを示す特徴量を導入することができます。例えば、100の梱包が平日に発生するか週末に発生するかを示す特徴量を導入することができます。
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クラスタリング特徴量: 他のサイズの梱包との類似性に基づいて、クラスタリングを行い、梱包が100のクラスタに属するかどうかを示す特徴量を生成することができます。
これらの特徴量は、サイズが100の梱包に関する情報をより詳細に捉えることができ、モデルの性能向上に役立つ可能性があります。ただし、新しい特徴量を導入する際には、過学習を防ぐために適切な特徴量選択や次元削減の手法を用いることが重要です。