Un fabricante tiene un gran historial etiquetado de ventas y quiere pronosticar cuántas unidades de una pieza en particular producir cada trimestre. ¿Qué enfoque de machine learning es apropiado para predecir una cantidad numérica continua?

La regresión lineal es el enfoque apropiado porque se utiliza para predecir un valor numérico continuo, como la cantidad de unidades a producir. Este método modela la relación entre una variable dependiente (unidades a producir) y una o más variables independientes (datos históricos de ventas, trimestres). La regresión logística es para problemas de clasificación binaria (sí/no, 0/1). Random Cut Forest (RCF) es un algoritmo de detección de anomalías, no de predicción de valores. El Análisis de Componentes Principales (PCA) es una técnica de reducción de dimensionalidad, no de pronóstico.