データ不均衡の問題を軽減するために、例えば、販売実績のある商品を、1か月毎の販売個数と各特徴量をにしたらどうか。そうすれば、特徴量は同じ回数（月分）が出現するので過学習にもならないのではないか
はい、そのようなアプローチは適切な場合があります。販売実績のある商品を1か月ごとの販売個数と特徴量の組み合わせにすることで、各商品について月ごとの販売パターンや傾向を表現できます。これにより、同じ商品が複数回出現することによるデータ不均衡の問題を軽減できます。
このアプローチにより、各商品ごとに月ごとの販売データが特徴量として均等に出現し、過学習のリスクを減らすことができます。さらに、時系列データとして扱うことで、季節性やトレンドなどの時間依存性を適切にモデル化することができます。
ただし、販売データが不連続であったり、データの欠損がある場合は、これらの問題に対処する必要があります。また、十分なデータ量が確保されていることも重要です。