統合モデルというのは、1つのモデルで学習をさせるという事？
統合モデルは、複数のタスクを同時に学習するためのモデルです。つまり、複数の入力特徴量から複数の出力を同時に予測することができます。この場合、1つのモデルが複数の関連タスクを同時に学習し、結果を出力します。
例えば、受注数量と受注金額の予測を行う場合、統合モデルは受注数量と受注金額の両方を同時に予測します。このような統合モデルを使用すると、入力特徴量の間の関係性や相互作用を考慮しながら、受注数量と受注金額の間の相関をモデル化することができます。
統合モデルを使用する場合、複数のタスクに関連性がある場合や、複数のタスクを同時に最適化したい場合に特に有用です。しかし、複雑なモデル構造や学習プロセスを持つため、過学習や計算コストの増加などのリスクもあります。