以下关于“线性回归”的说法，正确的是哪些？A. 线性回归只能用于分类问题。B. 线性回归可以用于预测连续数值。C. 线性回归的目标是找到最佳拟合直线。D. 线性回归是一种监督学习方法。

线性回归是机器学习中的基础算法，主要解决回归问题，而非分类问题。其核心目标是通过最小化损失函数（如均方误差）找到数据的最佳拟合直线。作为监督学习的一种，它需要标注数据进行训练。本题需结合这些关键点判断选项。

选项分析

A. 线性回归只能用于分类问题

错误。线性回归用于预测连续数值（如房价、温度），属于回归任务。分类问题通常使用逻辑回归等方法。

B. 线性回归可以用于预测连续数值

正确。线性回归的核心功能是通过线性模型预测连续型目标变量。

C. 线性回归的目标是找到最佳拟合直线

正确。通过最小化预测值与真实值的误差平方和，线性回归确定最优系数，形成最佳拟合直线。

D. 线性回归是一种监督学习方法

正确。监督学习需要输入数据与对应标签，线性回归利用带标签的数据训练模型，属于监督学习。