一家房地产公司希望使用包含32个特征的历史数据集来预测房价。哪种建模方法适用于此任务？

线性回归适用于预测连续值输出，例如房价。由于房价是一个连续的数值，并且数据集包含多个特征（32个），线性回归模型可以学习这些特征与房价之间的线性关系。 逻辑回归用于分类任务，预测离散的类别（例如，是/否、高/中/低），不适用于预测连续的房价。K-means聚类是一种无监督学习算法，用于将数据点分组到簇中，而不是进行预测。主成分分析（PCA）是一种降维技术，用于减少特征数量，而不是直接用于预测房价。