最も適切な選択肢は：
① 多項式回帰を使用する．
解説：
問題のポイント：
・説明変数（特徴量）と目的変数（ターゲット）の間に非線形な関係が存在するとわかっています。
・線形回帰モデルは、説明変数と目的変数が線形関係にある場合に適していますが、非線形な関係を表現するには適していません。 ・非線形な関係をモデル化する方法として、多項式回帰が有効です。
各選択肢の評価：
① 多項式回帰を使用する．
・正しい：
多項式回帰は、説明変数に多項式の形を導入することで、非線形な関係をモデル化する手法です。たとえば、以下のように拡張します：
非線形なデータのフィッティングに適しています。
② 標準化を行う．
・誤り：
標準化（データを平均0、標準偏差1に変換）は、モデルの学習効率や収束性を改善しますが、非線形な関係を直接モデル化する方法ではありません。
③ データのスケーリングを行う．
・誤り：
スケーリング（データを一定の範囲に変換）は、モデルの学習効率を向上させる補助的な処理ですが、非線形な関係を表現する手法ではありません。
④ 線形回帰を使用する．
・誤り：
線形回帰は、説明変数と目的変数が線形関係にある場合に適しています。非線形な関係をモデル化するには不十分です。
