商品名・カテゴリ・メーカー名・原価・仕入先、これらの情報があるんだけど、新たに特徴量を生成して精度を上げる方法は難しいかな？
提供された情報から新たな特徴量を生成して精度を向上させる方法は、一般的には可能です。以下はいくつかのアプローチです：
-
テキストデータの処理: 商品名やカテゴリなどのテキストデータを処理して、単語の出現頻度やTF-IDFなどの特徴量を生成することができます。これにより、商品の特性やカテゴリの関連性をモデルに組み込むことができます。
-
カテゴリ変数のエンコーディング: カテゴリ変数を数値にエンコーディングすることで、モデルがカテゴリ間の関係性を学習するのに役立ちます。One-hotエンコーディングやカテゴリエンコーディングなどの手法を使用して、カテゴリ変数を数値特徴量に変換することができます。
-
統計的特徴量の生成: 原価や仕入先などの数値変数から統計的特徴量を生成することができます。平均、中央値、最大値、最小値、標準偏差などの統計的指標を計算し、これらの特徴量をモデルに組み込むことで、データの傾向やパターンを捉えることができます。
-
カテゴリ変数の組み合わせ: カテゴリ変数同士やカテゴリ変数と数値変数の組み合わせから新たな特徴量を生成することができます。たとえば、メーカー名とカテゴリの組み合わせや、原価と仕入先の組み合わせなどが考えられます。
これらのアプローチを組み合わせて、新しい特徴量を生成し、モデルの性能を向上させることができます。ただし、適切な特徴量の選択とモデルの調整が重要ですので、慎重に検討することが必要です。