X_product_name_vectorized という商品名と、sizeという梱包サイズ(目的変数)の相関関係を出すって難しい？

2024年6月8日2024年6月17日

テキストデータを数値データに変換する際に、CountVectorizerを使用して単語の出現頻度を数えることで、テキストデータを数値データに変換します。しかし、この変換は通常、単語の出現頻度に基づいて特徴量を生成するだけであり、単語の意味や文脈に関する情報は考慮されません。

そのため、CountVectorizerで変換された特徴量と目的変数（size）の間の相関関係を直接計算することは難しいです。代わりに、変換された特徴量を使用してモデルをトレーニングし、そのモデルの性能を評価することが一般的です。モデルの性能が良ければ、テキストデータから得られた特徴量が目的変数との関係をうまく捉えていると考えられます。

もしテキストデータと目的変数の間に相関関係があると仮定される場合は、テキストデータをより意味のある特徴量に変換するために、単語の埋め込み（word embeddings）を使用することも検討する価値があります。Word embeddingsは、単語の意味や文脈をよりよく捉えるために設計されています。その後、これらの埋め込みを使用して、モデルをトレーニングし、目的変数との関係を評価することができます。