時系列データの為、同じ商品が特徴量として複数回出てくるからではないか？
時系列データにおいて同じ商品が特徴量として複数回出現する場合、それがデータ不均衡の原因となる可能性があります。特に、各商品の需要や売上などの特徴量が時間に依存して変化する場合、異なる時点での同じ商品の特徴量が重複して現れることがあります。
このような場合、同じ商品のデータが複数の時間点で存在するため、その商品に関連するデータの数が他の商品よりも多くなることがあります。これにより、モデルが過度に特定の商品に適合し、他の商品に対する予測精度が低下する可能性があります。
この問題を解決するためには、データのサンプリング方法を調整したり、特定の商品に関連する特徴量を統合して表現したりする方法があります。また、適切な時系列解析手法やモデルを使用して、データの時間依存性を適切に処理することも重要です。