話を元に戻すと、梱包サイズの多クラス分類をしたい。60、80、100サイズ（体積）があった際に、100サイズだけの精度が悪い。これを特徴量エンジニアリングでどうにか対応したいんだ。
理解しました。梱包サイズの多クラス分類において、特にサイズが100の梱包の精度を向上させるために特徴量エンジニアリングを行う方法はいくつかあります。
-
サイズの相対的な特徴量: 他のサイズ（60や80）と比較して、サイズが100の梱包がどれだけ大きいかを示す相対的な特徴量を導入します。これにより、サイズが100の梱包が他のサイズと比べて異なる特性を持つかどうかをモデルが学習できるようになります。
-
クラスの不均衡を考慮した特徴量: サイズが100の梱包のクラスに対するサンプルが不足している場合、不均衡なデータセットに対応するために、サイズごとのサンプル数に基づく重み付けや、オーバーサンプリングなどの手法を使用して、サイズが100の梱包に関連する特徴量を強化します。
-
サイズ間の関係を考慮した特徴量: サイズ同士の関係を捉える特徴量を導入することができます。たとえば、サイズが60から80への増加や、80から100への増加のパターンを捉える特徴量を作成することで、モデルがサイズ間の遷移をより正確に捉えることができます。
-
統計的特徴量: サイズごとの統計的な特徴量（平均、中央値、標準偏差など）を導入することで、各サイズの梱包が持つ特性をより詳細に捉えることができます。
これらの特徴量エンジニアリングの手法を組み合わせて使用することで、サイズが100の梱包に関する特徴量を強化し、その精度を向上させることができます。ただし、最適な特徴量エンジニアリングの方法はデータセットや問題の性質によって異なるため、実際にいくつかの手法を試してみることが重要です。