Bir üreticinin geniş bir etiketli satış geçmişi vardır ve belirli bir parçadan her çeyrekte kaç adet üretileceğini tahmin etmek istemektedir. Sürekli bir sayısal miktarı tahmin etmek için hangi makine öğrenimi yaklaşımı uygundur?

Doğru cevap olan doğrusal regresyon, sürekli bir sayısal değeri tahmin etmek için kullanılan denetimli bir öğrenme algoritmasıdır. Bu senaryoda, çeyrek başına üretilecek parça sayısı sürekli bir sayısal değerdir, bu nedenle doğrusal regresyon uygun bir seçimdir. Lojistik regresyon, ikili veya çok sınıflı sınıflandırma problemleri için kullanılır, yani bir kategoriyi tahmin etmek için. Random Cut Forest (RCF) anomali tespiti için kullanılır. Temel bileşen analizi (PCA) ise boyut azaltma tekniğidir ve tahmin için doğrudan kullanılmaz.