回帰問題（Regression Problem）

連続的な数値を予測するタスク。売上予測、株価予測、気温予測などが典型例で、入力データから目的変数の数値を推定する。評価指標としてMAE（平均絶対誤差）、RMSE（平均平方二乗誤差）、決定係数（R²）などが使用され、予測精度の測定に重要な役割を果たす。

特徴：
・目的変数が連続値
・予測値は実数範囲
・誤差の大きさが重要
・線形・非線形関係の学習

主要なアルゴリズム：
・線形回帰
・決定木回帰
・ランダムフォレスト
・SVR
・ニューラルネットワーク
・XGBoost

前処理の重要性：
・特徴量スケーリング
・外れ値処理
・特徴量エンジニアリング・不動産価格予測
・株価・為替予測
・売上・需要予測
・気象予測
・製造業の品質予測
・エネルギー消費予測
・交通量予測
・医療費予測
・マーケティング効果予測
・製品寿命予測
・リスク評価
・設備故障予知
・人口予測
・経済指標予測・scikit-learn回帰アルゴリズム
・TensorFlow/PyTorch
・XGBoost, LightGBM
・statsmodels
・Prophet（時系列）
・ARIMA（時系列）
・Keras
・Random Forest
・Support Vector Regression・適切な評価指標の選択
・外れ値の適切な処理
・特徴量エンジニアリングの重要性
・過学習の防止
・クロスバリデーションの実施
・予測区間の提供
・ビジネス要件との整合性
・継続的な性能監視