ランダムフォレストで梱包サイズを推測したい。でも制度が悪いから、ナイーブベイスで梱包サイズを推測して、それを説明変数にするのはだめかな？ 目的変数を別のモデルで求めて説明変数として使う

2024年6月8日

ナイーブベイズで梱包サイズを推測して、それを説明変数として使うアプローチは考えられますが、結果が制度が悪い場合、その影響が次のモデルにも影響する可能性があります。代わりに、制度の高いモデルで目的変数を推測し、その結果を説明変数として使用することで、より正確な結果を得ることができるかもしれません。