商品名というカテゴリ変数から、キーワードに応じて梱包サイズが推測できるかな
商品名をキーワードに分割し、そのキーワードが特定の梱包サイズと関連付けられるかどうかを調べることは合理的なアプローチです。この場合、商品名からキーワードを抽出し、それぞれのキーワードと梱包サイズの関連性を分析することが重要です。
以下は、その手順の一般的なアプローチです：
- 商品名からキーワードを抽出する：商品名を単語やフレーズに分割し、キーワードとして抽出します。この際、ストップワード（一般的な単語や無意味な単語）を除外することが推奨されます。
- キーワードと梱包サイズの関連性を分析する：抽出されたキーワードと梱包サイズの関連性を調査します。これには、各キーワードが出現する商品名の数や、各キーワードが関連付けられる梱包サイズの分布を調べることが含まれます。
- モデルの構築と評価：キーワードと梱包サイズの関連性を使用して、モデルを構築し、梱包サイズを推測します。これには、機械学習アルゴリズムを使用することが一般的です。構築されたモデルを適切に評価し、性能を確認します。
- モデルの改善と調整：必要に応じてモデルを調整し、精度を向上させます。これには、特徴量エンジニアリング、ハイパーパラメータチューニング、さらなるデータの収集などが含まれます。
このアプローチを実装するためには、データの前処理、特徴量エンジニアリング、モデル構築、評価などのステップが必要になります。