サイズが100の梱包とサイズが80の梱包との比率特徴量を導入するのは、特性を捉えるための有効な手段か？
サイズが100の梱包とサイズが80の梱包との比率特徴量を導入することも、サイズが100の梱包の特性を捉えるための有効な手段です。この特徴量は、サイズが100の梱包がサイズが80の梱包と比べてどれだけ大きいかを示し、モデルがそれらの間の関係を学習するのに役立ちます。
ただし、導入する特徴量が有用であるかどうかは、データと問題の特性に依存します。そのため、以下の点に留意する必要があります：
- 相対的な差の重要性: サイズが100の梱包と80の梱包の間の相対的な差が、問題のコンテキストにおいて重要であるかどうかを検討します。たとえば、80サイズと100サイズの差が60サイズと比べて小さい場合、この特徴量の有用性は限定される可能性があります。
- 多重共線性のチェック: 新しい特徴量が既存の特徴量や他の相対的な特徴量と相関していないかどうかを確認します。特に、同じような情報を提供する特徴量が複数存在する場合、特徴量の多重共線性が問題となる可能性があります。
- モデルの評価: この特徴量を導入した場合、モデルの性能が向上するかどうかを評価します。クロスバリデーションやモデルの評価を通じて、新しい特徴量がモデルの性能に有意な影響を与えるかどうかを確認します。
以上の点を考慮して、サイズが100の梱包と80の梱包との比率特徴量を導入することで、モデルの性能向上が期待される場合は、積極的に導入することができます。