来月の金額・来月の実在庫来月の在庫回転数はわからない
了解しました。未知の特徴量（来月の金額、来月の実在庫、来月の在庫回転数）を予測するための統合モデルを構築することは、一般的な機械学習の手法を使用して行うことができます。以下は、その手順の概要です。
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既知の特徴量を用いたモデルの構築: 既知の特徴量を使用して数量を予測するためのモデルを構築します。これは以前に説明した通り、ランダムフォレストなどの回帰モデルを使用して行うことができます。
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未知の特徴量の予測: 未知の特徴量（来月の金額、来月の実在庫、来月の在庫回転数）を予測するためのモデルを構築します。これには、過去のデータから特徴量を予測するためのモデルを使用することができます。具体的には、線形回帰、決定木、ランダムフォレストなどのモデルを使用して、既知の特徴量を入力として未知の特徴量を予測します。
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統合モデルの構築: 既知の特徴量を用いたモデルからの数量の予測結果と、未知の特徴量を予測するためのモデルからの未知の特徴量の予測結果を組み合わせて、最終的な予測を行う統合モデルを構築します。統合モデルは、数量の予測と未知の特徴量の予測を同時に行うことができます。
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モデルの評価と調整: 統合モデルを評価し、必要に応じてハイパーパラメータの調整などを行います。これにより、モデルの性能を向上させることができます。
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予測: 統合モデルを使用して、未知の特徴量を含むデータに対して予測を行います。これにより、来月の数量を含む全ての特徴量を予測することができます。
この手順を実行するためには、適切なデータの前処理、モデルの選択とトレーニング、統合モデルの構築などが必要です。