PyCaret で予測処理を行っています。例えば説明変数にscore1とscore2があるとする。どちらも0.0から1.0の値をとり、今、score1が0.31でscore2が0.92だとします。この場合、差分（score2-score1）が0.61となりますが、この差分データも説明変数に追加したほうが予測精度向上に効果がありますか？それとも予測モデルが勝手に差分も見てくれるから無意味？
ChatGPTの回答：
良い質問です。
結論から言うと、差分（score2 - score1）を説明変数として追加するのは効果がある可能性が高いです。理由は以下の通りです：
■ モデルが自動で差分を見てくれるか？
確かに、**線形モデルやツリー系モデル（例：LightGBM, CatBoost）**では、score1とscore2の関係を使って、間接的に差分的な意味合いを学習することは可能です。しかし、
- その関係（差分）が明示的に入っていないと、学習が弱くなることがある
- 学習データが少ない／ノイズが多い場合は、モデルがうまくその差分関係を捉えられないこともある
つまり、モデルに頼りすぎず有用な特徴量は積極的に与えるほうが精度改善につながる可能性が高いです。
■ 差分特徴量の効果があるケース
特に以下のような場合には効果が出やすいです：
-
score1とscore2の相対的な関係が重要（例：「どっちが高いか」「どれだけ差があるか」などが重要） -
score1やscore2単体では意味が薄く、**その組み合わせ（関係性）**が本質的な情報を含む場合
■ おすすめのやり方
以下のような特徴量エンジニアリングを試すと効果的です：
pythonコピーする編集するdf['score_diff'] = df['score2'] - df['score1']
df['score_ratio'] = df['score2'] / (df['score1'] + 1e-6) # 割合（0除算対策込み）
df['score_mean'] = (df['score1'] + df['score2']) / 2 # 平均もたまに効く
これらを加えた上で、pycaretでモデル比較（compare_models()）すれば、どれが精度向上に寄与しているかがわかります。
■ 注意点
差分を入れると**多重共線性（相関が強すぎる特徴量が複数ある状態）**が増えることもあります。ただ、ツリー系モデルではこれはほとんど問題になりません。
■ 結論
差分を特徴量として入れるのは意味があります。入れて損することは少ないので、まずは入れてみて、パフォーマンスを検証するのが良いやり方です。
気になる場合はinterpret_model()などで特徴量重要度を可視化して、差分がどれだけ効いているか確認してみるとよいです。