한 부동산 회사에서 32개의 특징을 가진 과거 데이터셋을 사용하여 주택 가격을 예측하려고 합니다. 이 작업에 적합한 모델링 접근 방식은 무엇입니까?

주택 가격 예측은 연속적인 숫자 값을 예측하는 회귀 문제이므로 선형 회귀가 가장 적합한 모델링 접근 방식입니다. 선형 회귀는 입력 특성(32개의 특징)과 출력 변수(주택 가격) 간의 선형 관계를 모델링하여 예측을 수행합니다. 로지스틱 회귀는 이진 분류 문제에 사용되며, K-평균 클러스터링은 비지도 학습의 클러스터링 작업에 사용됩니다. 주성분 분석(PCA)은 차원 축소 기법으로, 예측 모델 자체는 아닙니다.