既存の商品データがあるので、それを全て学習させて1モデルで全自社品番を回帰したい
理論的には、既存の商品データを使用して1つのモデルを学習し、そのモデルを使用して新しい自社品番の需要を回帰することは可能です。ただし、いくつかの注意点があります。
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データの多様性と均衡性： 既存の商品データが十分に多様であり、各商品のデータ量が均等であることが重要です。一部の商品には他の商品よりも多くのデータがある場合、モデルが過学習しやすくなります。
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特徴量の選択： すべての自社品番が共通の特徴量を持っていることが前提です。各自社品番ごとに異なる特徴量がある場合、1つのモデルでそれらを適切に扱うことが難しくなります。
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モデルの性能： 1つのモデルがすべての商品に適用可能であるためには、そのモデルが十分な汎化性能を持っていることが重要です。過学習や欠損値の処理など、モデルがうまく扱えるように注意する必要があります。
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時系列データの取り扱い： 商品の需要データが時系列データである場合、時系列パターンや季節性などを適切にモデル化する必要があります。
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モデルの構造： 1つのモデルで複数の商品を回帰する場合、モデルの構造が適切であることが重要です。過学習を防ぐために、十分な正則化やハイパーパラメータの調整が必要です。
以上の点に留意しながら、既存の商品データを使用して1つのモデルを学習し、全ての自社品番を回帰することは可能です。ただし、そのモデルが実際の需要を適切に予測できるかどうかは、データの品質やモデルの適切な調整に依存します。