比率特徴量が重要な理由は？その特徴量は、すでにある特徴量から、アルゴリズムは解析しないの？
比率特徴量が重要な理由はいくつかあります：
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相対的な情報の捉え: 比率特徴量は、異なる特徴量の間の相対的な関係を捉えることができます。特に、サイズが100の梱包の体積を60や80の梱包の体積で割ることにより、サイズ100の梱包が他のサイズと比べてどれだけ大きいかを示す相対的な情報を提供します。
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スケールの統一: 比率特徴量は、異なるスケールの特徴量を統一したスケールで表現することができます。例えば、体積の比率は無次元量であり、異なる体積の特徴量を同じスケールで表現することができます。
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アルゴリズムへの提供: はい、アルゴリズムは新しい特徴量を解析して学習しますが、比率特徴量を明示的に導入することで、アルゴリズムにとってより効果的な情報を提供することができます。特に、比率特徴量はサイズが100の梱包が他のサイズと比べて異なる特性を持つかどうかを明確に示すことができます。
比率特徴量は、モデルがデータをより効果的に理解し、より正確に予測するのに役立つことがあります。そのため、特に異なる要素の関係を捉える際には、比率特徴量の導入が重要です。