金額は売上の事なんだ。金額が分かれば必然的に数量はわかるよ。

2024年6月8日

了解しました。金額が売上を表しており、金額が分かれば数量も分かるということですね。その場合、数量を予測するために金額を使う必要はありません。金額は目的変数（予測したい値）として扱うことができます。

そのため、金額を含めない特徴量を使用して数量を予測するモデルを構築することができます。具体的には、以下のようにデータから金額を除外してモデルを構築します。

python
# 特徴量と目的変数の選択（金額を除外）
X = data[['年', '月', '原価', '実在庫', 'リードタイム', '在庫補充頻度', '在庫回転数']]
y = data['数量']  # 予測したい数量

# データの分割
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# モデルの構築とトレーニング
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

# テストデータを使用して予測
y_pred = model.predict(X_test)

# モデルの評価
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("Mean Squared Error:", mse)

このように、金額を除外した特徴量を使用してモデルを構築することで、数量の予測が行えます。金額が分かれば数量も分かるという点を考慮し、金額を含めないことでモデルの性能を向上させることができます。