ディープラーニングモデルの予測精度を向上させるためには、追加の入力特徴量を慎重に選定する必要があります。例えば、ユーザの移動パターンや通信量、セルの負荷状況、ネットワークの混雑度などの動的な情報を考慮に入れることが有効です。これにより、モデルはより複雑なパターンや動向を捉えることができ、予測精度が向上します。さらに、適切な特徴量エンジニアリングを行い、モデルの学習能力を最大限に引き出すことが重要です。追加の入力特徴量を選定する際には、ネットワークの特性やユーザのニーズに合わせて検討し、モデルの汎用性と性能を向上させることが求められます。