ある製造業者は、販売に関するラベル付けされた大量の履歴データを持っており、特定の部品を四半期ごとにいくつ生産すべきかを予測したいと考えています。連続的な数値量を予測するのに適した機械学習アプローチはどれですか？

線形回帰は、連続的な数値出力（この場合は生産すべき部品の数）を予測するために使用される教師あり学習アルゴリズムです。過去の販売データと生産量の関係を学習し、将来の生産量を予測するのに適しています。ロジスティック回帰は、二項分類（はい/いいえ、成功/失敗など）に使用され、連続値の予測には不適切です。Random Cut Forest (RCF) は異常検知アルゴリズムであり、予測には使用されません。主成分分析 (PCA) は次元削減技術であり、予測モデルではありません。