ある不動産会社が、32個の特徴量を持つ過去のデータセットを使用して住宅価格を予測したいと考えています。このタスクに適したモデリングアプローチはどれですか？

住宅価格の予測は、連続値の出力（価格）を予測する回帰問題です。線形回帰は、入力特徴量と出力の間で線形の関係を仮定し、この種の予測タスクに最も適したモデリングアプローチです。 ロジスティック回帰は、二項分類問題（例：はい/いいえ、成功/失敗）に使用され、連続値の予測には不適切です。K平均クラスタリングは、データポイントをグループに分ける教師なし学習アルゴリズムであり、予測タスクには使用されません。主成分分析（PCA）は、特徴量の次元削減に使用される手法であり、予測モデルそのものではありません。