メーカー品番とかは効果ないかな？
メーカー品番などのカテゴリ変数は、そのままではモデルに適用できません。これらのカテゴリ変数を有用な特徴量に変換するためには、適切なエンコーディング手法を適用する必要があります。
一般的なエンコーディング手法には、次のものがあります：
-
ラベルエンコーディング: カテゴリを整数値にマッピングします。この手法は順序がある場合に適していますが、順序が重要でない場合やカテゴリ間に大小関係がない場合には適切ではありません。
-
ワンホットエンコーディング: 各カテゴリを新しいバイナリ列に変換します。これにより、各カテゴリが別々の列として表され、カテゴリ間の関係を捉えることができます。ただし、カテゴリの数が多い場合には次元の爆発が起こる可能性があります。
-
カウントエンコーディング: 各カテゴリの出現回数をそのまま特徴量として使用します。これはカテゴリの出現頻度が重要な情報を持つ場合に有用です。
-
ターゲットエンコーディング: 各カテゴリの平均目的変数値でカテゴリを置き換えます。これにより、カテゴリが目的変数に与える影響を捉えることができますが、過学習のリスクがあるので注意が必要です。
どのエンコーディング手法が最適かは、データの性質や使用するモデルによって異なります。適切な手法を選択するためには、各手法の利点と欠点を理解し、データの特性に合わせて適切な手法を選択する必要があります。