한 제조업체는 판매 이력이 레이블링된 대규모 데이터를 보유하고 있으며, 특정 부품을 분기별로 얼마나 생산해야 할지 예측하고자 합니다. 연속적인 숫자 수량을 예측하는 데 적합한 머신러닝 접근 방식은 무엇입니까?

선형 회귀는 연속적인 숫자 값을 예측하는 데 사용되는 지도 학습 알고리즘입니다. 이 시나리오에서 제조업체는 특정 부품의 분기별 생산량이라는 연속적인 숫자 수량을 예측해야 하므로 선형 회귀가 가장 적합합니다. 로지스틱 회귀는 이진 분류 문제에 사용되며, Random Cut Forest(RCF)는 이상 감지에 주로 사용됩니다. 주성분 분석(PCA)은 차원 축소 기법으로 예측이 아닌 데이터의 복잡성을 줄이는 데 사용됩니다.