ある都市が、過去1年間の日次観測データのみを使用して、今後2日間の大気汚染物質濃度（ppm）を予測したいと考えています。Amazon SageMakerでのこのプロトタイプにおいて、最も優れた予測性能を発揮する可能性が高いアルゴリズムはどれですか？

大気汚染物質濃度は連続値であるため、回帰問題として扱われます。したがって、予測器タイプは regressor に設定する必要があります。SageMaker Linear Learnerは、線形回帰モデルを効率的にトレーニングでき、時系列データに対する予測タスクに適しています。k-Nearest Neighbors (kNN) は分類や回帰に使用できますが、時系列データにおける時間的依存関係を直接モデル化するのには不向きです。Random Cut Forest (RCF) は異常検出アルゴリズムであり、予測には使用されません。Linear Learnerを classifier に設定すると、分類問題として扱われるため、連続値の予測には不適切です。