Производитель имеет большую размеченную историю продаж и хочет спрогнозировать, сколько единиц конкретной детали производить каждый квартал. Какой подход машинного обучения подходит для прогнозирования непрерывной числовой величины?

Линейная регрессия подходит для прогнозирования непрерывных числовых значений, таких как количество единиц продукции. Она моделирует линейную зависимость между входными признаками (исторические данные о продажах) и целевой переменной (количество единиц для производства). Логистическая регрессия используется для задач классификации, где нужно предсказать категориальный результат (например, да/нет). Random Cut Forest (RCF) — это алгоритм обнаружения аномалий, который выявляет необычные точки данных. Метод главных компонент (PCA) — это метод уменьшения размерности, используемый для снижения количества признаков при сохранении большей части информации, а не для прогнозирования.