たとえば、サイズが80の梱包がサイズが60の梱包よりも大きいかどうか、またサイズが100の梱包がサイズが80の梱包よりも大きいかどうかなど、重要な情報を提供することができます。 これは、普通わかるものじゃないの？
はい、確かにそれらの情報は通常わかることです。しかし、機械学習モデルは、データからパターンや関係性を自動的に学習するためのものです。したがって、サイズ間の関係を捉える特徴量を導入することで、モデルがその関係性をより明確に理解し、より正確に予測することができるようになります。
特に、以下のような場合には、サイズ間の関係を明示的に捉える特徴量が役立つことがあります：
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複雑な関係性: サイズ間の関係が単純ではなく、複雑なパターンを持つ場合、特徴量エンジニアリングによってその関係性を明示化することで、モデルがより正確な予測を行うことができます。
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非線形な関係性: サイズ間の関係が線形でない場合、特徴量エンジニアリングによって非線形な関係性をモデルに提供することができます。これにより、モデルがより複雑な関係性を学習し、データにより適応した予測を行うことができます。
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データのノイズや偏りの補正: データに含まれるノイズや偏りを補正し、モデルがより一般化された関係性を学習することができます。
したがって、サイズ間の関係を明示的に捉える特徴量を導入することで、モデルがより優れたパフォーマンスを発揮し、問題をより効果的に解決することができる場合があります。