いくつかの統計的指標を生成する方法を具体的に解説
統計的特徴量の生成は、数値変数（原価や仕入先など）からデータの傾向やパターンを捉えるための重要な手法です。以下に、いくつかの統計的指標を生成する方法を具体的に解説します。
- 平均（Mean）: データセット内の値の平均値を計算します。これは、データの中心傾向を表します。
- 中央値（Median）: データセット内の値を大きさ順に並べ、中央に位置する値を取得します。中央値は、データの中央の位置を示します。
- 最大値（Maximum）: データセット内の最大値を取得します。これは、データの上限を示します。
- 最小値（Minimum）: データセット内の最小値を取得します。これは、データの下限を示します。
- 標準偏差（Standard Deviation）: データの散らばり具合を示す指標であり、平均値からの各データポイントの距離の平均的な大きさを表します。標準偏差が大きいほど、データは平均から離れて散らばっていることを示します。
これらの統計的指標は、データの傾向やパターンを捉えるのに役立ちます。例えば、原価の平均値が高い商品は、一般的に高価な商品である可能性があります。また、標準偏差が大きい仕入先は、価格のばらつきが大きいことを示す可能性があります。
これらの統計的特徴量を生成し、モデルに組み込むことで、データの特性をより詳細に捉えることができます。これにより、モデルの性能が向上し、より正確な予測が可能になります。