我有关于电子邮件特征的历史数据（如发送时间、长度、主题等），以及这些电子邮件的回复者——我有他们的 IP，这进一步与性别、住所、就业状况等相关联。

我的数据集示例如下所示：

# dataset 1

email_id  time_sent length  topic         respondent_ip
YH2       00:02     300     advertisement  80.121     
YH2       00:02     300     advertisement  71.231

# dataset 2

respondent_ip  gender domicile employment
80.121         man    US       employed
71.231         woman  China    unemployed

我想根据电子邮件特征预测不同“组”中有多少人可能会回复电子邮件。因此，例如，如果我在午夜发送一封电子邮件，即 300 个字符，其主题是广告，那么有多少失业女性可能会回复？

我正在努力概念化我可以在这里应用什么样的模型，甚至该模型应该具有什么样的结构。首先，因为我对这么多不同的“组”感兴趣，所以我不确定我的响应变量应该是什么。

这里的任何指针将不胜感激！