20万商品の予測を行う
20万もの商品がある場合、各商品に対して個別のモデルを構築することは実用的ではありません。各商品に対して十分なデータが得られない可能性があり、また、管理やメンテナンスが困難になるでしょう。
その代わりに、次のようなアプローチが考えられます：
- 商品のグループ化: 類似性の高い商品をグループ化して、各グループに対して1つのモデルを構築します。これにより、モデルの数を削減し、管理を容易にします。
- アンサンブル学習: 複数のモデルを組み合わせてアンサンブル学習を行います。例えば、異なる特徴量セットや異なるアルゴリズムを使用することが考えられます。
- 階層的アプローチ: 商品の階層構造を利用して、上位のカテゴリごとにモデルを構築し、必要に応じて下位のカテゴリごとにモデルを細分化します。これにより、管理やメンテナンスが容易になります。
- メタモデルの構築: 商品ごとのモデルを構築するのではなく、商品の属性や売上履歴などの特徴量を使用して、メタモデルを構築します。メタモデルは、商品の特性に応じて異なる予測モデルを選択する役割を果たします。
これらのアプローチを使用して、20万もの商品を効果的に予測することができます。適切なアプローチは、ビジネスのニーズやデータの特性に応じて異なります。