Задача, направленная на предсказание значения непрерывной числовой величины для входных данных, называется регрессией. В машинном обучении регрессия используется для моделирования зависимости между одной или несколькими независимыми переменными и зависимой переменной, которая является непрерывной.

Вот основные шаги, которые обычно предпринимаются для решения задач регрессии:

1. Сбор данных: Необходимо собрать данные, которые будут использоваться для обучения модели. Данные должны содержать как независимые переменные (факторы), так и зависимую переменную (то, что мы хотим предсказать).
2. Предобработка данных: Данные могут содержать пропуски, выбросы или неявные зависимости. Важно очистить и подготовить данные для анализа, что может включать нормализацию, кодирование категориальных переменных и т.д.
3. Выбор модели: Существует множество моделей для решения задач регрессии, таких как линейная регрессия, полиномиальная регрессия, регрессия с использованием деревьев решений и другие. Выбор модели зависит от характера данных и задачи.
4. Обучение модели: На этом этапе модель обучается на подготовленных данных. Это означает, что модель находит параметры, которые минимизируют ошибку предсказания.
5. Оценка модели: После обучения модели важно оценить её производительность. Обычно для этого используются метрики, такие как средняя квадратичная ошибка (MSE) или коэффициент детерминации (R²).
6. Применение модели: После того как модель обучена и оценена, она может быть использована для предсказания значений на новых данных.

Таким образом, регрессия является важным инструментом в машинном обучении для решения задач предсказания непрерывных значений.