P0 · 必會
機器學習
迴歸 (Regression)
是什麼
使用已有答案的資料，預測連續數值，例如房價、需求量或住院天數。
解決什麼問題
回答「是多少」；輸出是可連續變化的數值。
考場 Trigger
- 預測數值
- 連續值
- 房價／溫度／需求量
容易搞混
分類分群
初級深度
能從輸出型態辨識迴歸，不需推導演算法公式。
中級深度
要能診斷線性迴歸：共線性用正則化或 PCA、殘差呈喇叭狀是異質變異、呈彎曲是非線性；會讀 R² 與 OLS 係數的 p 值判斷顯著性。
你是從第 題進入此知識卡，原本的題序、答案與解析狀態都已保存。
Official Evidence
官方題目正在怎麼考
9 官方題8 考綱節點
某農業合作社欲根據歷年各田區的日照時數、降雨量、施肥量及土壤酸鹼值等資料，搭配各田區當季實際收穫的稻米產量（公噸），建立模型，以預測下一季新田區的稻米產量（連續數值）。請問下列哪一組「學習類型／演算法／評估方式」的搭配最為合理？
某金融科技公司建立房價預測模型，使用多項特徵（如建坪、房齡、樓層、總價等）進行線性迴歸分析（Linear Regression Analysis）。資料分析師發現多個特徵之間存在高度相關性，導致模型係數不穩定、預測誤差上升。為解決此問題，下列哪一種方法最適合？
在房價預測任務中，若發現特徵如「房間數」與「坪數」存在高度多重共線性（Multicollinearity），為降低共線性對模型參數估計的負面影響，應優先選擇下列哪種模型？
考慮資料集已經填補遺漏值，參考下圖執行結果，下列何者正確？ A：空格 1 完整語法 reg = LinearRegression().fit(y, X) B：空格 1 完整語法 reg = LinearRegression().fit(X, y) C：print(reg.coef_) 結果為包括截距項等 4 個係數值 D：空格 2 完整語法 sm.OLS(X2, y).fit() E：model_sm 迴歸模型的所有迴歸係數在α=0.05 之下具有顯著的解釋力 F：截距項係數值為 3.5561
在線性迴歸模型中，若 R²值為 0.85，其意義為何？
某房地產公司利用多元迴歸模型（Multiple Regression Model）預測房價，並繪製殘差圖（Residual Plot）檢查模型品質。結果顯示部分資料點的殘差極大，且在高價區樣本中出現系統性彎曲分佈現象。根據此觀察，下列何者為最可能的正確解釋？
某電商平台希望建立二元分類模型，根據商品的「價格區間、品牌、顏色、材質」等特徵，將商品分類為「高銷量（1）」或「低銷量（0）」。同時希望模型輸出具備可解釋的機率（如 P=0.73 表示 73%機率為高銷量）。請問下列哪種方法最適合？
Concept Relations