在庫管理がサポートベクターマシンを使えるのはなぜ？二値分類ではなくない？在庫が10個必要な時もあれば100個必要なときもある。月間の販売個数は異なると思うが
確かに、在庫管理の場面では単純な二値分類ではなく、より複雑な問題が発生します。在庫管理では、需要の予測や在庫レベルの最適化など、連続的な量や値を扱うことが一般的です。そのため、サポートベクターマシン（SVM）は二値分類だけでなく、回帰やその他の方法と組み合わせて使用されることがあります。
SVMは、二値分類のための最適化手法ですが、回帰問題にも適用できます。在庫管理では、過去の販売データや市場の動向をもとに、将来の需要を予測する回帰モデルを構築することが一般的です。この回帰モデルは、需要量を連続的な値として予測し、在庫レベルの最適化に役立ちます。
例えば、過去の販売データやその他の関連する変数を用いて、月間の需要量を予測する回帰モデルを構築し、その予測値をもとに在庫レベルを最適化することができます。この場合、SVMは回帰のための手法として使用され、在庫管理の問題に対処するのに役立ちます。
したがって、在庫管理においてもSVMは適用可能であり、二値分類だけでなく、回帰問題にも対応できると言えます。ただし、問題の複雑さやデータの特性に応じて、他のアルゴリズムや手法と組み合わせて使用することが重要です。