iPAS 考題解析拉拉網路商城的老闆擬透過機器學習的方式，利用過往的產品銷售資料，預測下一季的產品銷售數量，以調整現有的庫存水位。下列哪一個類型的模型，比較適合應用在老闆期望的預測目標？

解析

正確答案：D. 線性迴歸（Linear Regression）

預測「銷售數量」是連續數值預測，屬於迴歸問題，線性迴歸最為適合。決策樹分類器用於類別預測；K-means 是無監督分群；PCA 是降維技術。這些都不適合預測連續數值目標。

每個選項為什麼對或錯

• A 決策樹分類器（Decision Tree Classifier） 錯誤選項

  決策樹分類器用於分類問題，非連續數值預測。

• B K-means 分群（K-means Clustering） 錯誤選項

  K-means 是無監督分群，不預測數值。

• C 主成份分析（Principal Component Analysis, PCA） 錯誤選項

  PCA 是降維技術，非預測模型。

• D 線性迴歸（Linear Regression） 正解

  線性迴歸適合預測連續數值（銷售數量），此為正確答案。

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