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。これについて詳しく
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は、特に相互作用特徴量の生成として知られています。これにより、異なる特徴量同士の相互作用や関係を捉えることができ、モデルの性能を向上させることができます。
具体的な例を挙げると、以下のような組み合わせが考えられます：
- カテゴリ変数同士の組み合わせ:
- メーカー名とカテゴリの組み合わせ: メーカーがどのようなカテゴリの商品を提供しているかを表す特徴量。
- 地域と季節の組み合わせ: 地域によって季節の影響が異なる場合、地域と季節の組み合わせを表す特徴量。
- カテゴリ変数と数値変数の組み合わせ:
- 原価と仕入先の組み合わせ: 特定の仕入先からの原価の平均や標準偏差などの統計的特徴量を生成する。
- メーカーと売上の組み合わせ: 特定のメーカーからの売上の平均や標準偏差などの統計的特徴量を生成する。
これらの組み合わせを考慮することで、より豊富な情報を捉えることができます。組み合わせ特徴量の生成には、通常、以下のような手法が使用されます：
- One-hotエンコーディング：カテゴリ変数をバイナリ特徴量に変換し、それらを組み合わせることで新しい特徴量を生成します。
- 統計的特徴量の生成：数値変数とカテゴリ変数の組み合わせに対して統計的特徴量を計算し、新しい特徴量を生成します。
これらの手法を用いて、モデルの性能向上を図ることができます。