サンプル数がない商品は回帰できないの？
サンプル数が非常に少ない場合、モデルの学習が困難になることがあります。特に、十分なサンプルがない場合、モデルが過学習する可能性が高くなります。過学習は、トレーニングデータに対しては高い性能を示す一方で、未知のデータに対しては一般化できない状況です。
そのため、サンプル数が非常に少ない商品の場合、その商品に対する適切なモデルを構築することが難しい場合があります。そのような場合は、他のアプローチを検討する必要があります。たとえば、他の商品のデータを使用して、似たような商品の需要を予測する方法や、ドメイン知識を使用して需要を予測する方法などが考えられます。