ある小売企業のデータサイエンティストが、過去3年間の売上データをもとに来月の売上金額を予測するモデルを構築しようとしています。この問題に最も適した機械学習のタスクはどれですか。
- A. 分類（Classification）
- B. 異常検知（Anomaly Detection）
- C. 回帰（Regression）
- D. クラスタリング（Clustering）
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正解: C
売上金額は連続値（数値）であるため、連続値を予測する回帰が最適です。分類は「高い／低い」などの離散的なカテゴリを予測するタスクであり、売上金額の数値予測には不向きです。クラスタリングはラベルのないデータをグループ化する教師なし学習であり、予測タスクには該当しません。異常検知は通常パターンからの逸脱を検出するものであり、将来の値を予測する目的には合いません。