9 interessante Ideen und Themen für lineare Regressionsprojekte für Anfänger [2022]

Lineare Regression ist ein beliebtes Thema beim maschinellen Lernen. Es ist ein überwachter Lernalgorithmus und findet in vielen Bereichen Anwendung. Wenn Sie sich mit diesem Thema beschäftigen und Ihre Fähigkeiten testen möchten, sollten Sie einige lineare Regressionsprojekte ausprobieren. In diesem Artikel diskutieren wir dasselbe.

Wir haben Projektideen für lineare Regression für verschiedene Qualifikationsniveaus und Bereiche, sodass Sie eines entsprechend Ihrem Fachwissen und Ihren Interessen auswählen können. Darüber hinaus können Sie die Herausforderungsstufe jedes hier erwähnten Projekts ändern, indem Sie die Datenwerte erhöhen (oder verringern), die Sie Ihrem Datensatz hinzufügen.

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Was ist eine lineare Regression?

Die lineare Regression ist ein überwachter Lernalgorithmus im maschinellen Lernen. Es modelliert einen Vorhersagewert gemäß unabhängigen Variablen und hilft beim Auffinden der Beziehung zwischen diesen Variablen und der Vorhersage. Regressionsmodelle hängen von der Beziehung zwischen den unabhängigen und abhängigen Variablen sowie von der Anzahl der verwendeten Variablen ab.

Die lineare Regression sagt den abhängigen Wert (y) gemäß der unabhängigen Variablen (x) voraus. Die Ausgabe ist hier der abhängige Wert und die Eingabe der unabhängige Wert. Die Hypothesenfunktion für die lineare Regression lautet wie folgt:

Y = 1 + 2x

Das lineare Regressionsmodell findet die beste Linie, die den Wert von y gemäß dem bereitgestellten Wert von x vorhersagt. Um die beste Linie zu erhalten, findet es die am besten geeigneten Werte für 1 und 2 . 1 ist der Achsenabschnitt und 2 ist der Koeffizient von x. Wenn wir die besten Werte für 1 und 2 finden, finden wir auch die beste Linie für Ihre lineare Regression.

Nachdem wir nun die grundlegenden Konzepte der linearen Regression besprochen haben, können wir zu unseren Projektideen für die lineare Regression übergehen.

Unsere Top-Ideen für lineare Regressionsprojekte

Idee Nr. 1: Planen Sie eine lange Fahrt ein

Angenommen, Sie möchten eine lange Fahrt unternehmen (von Delhi nach Lonawala). Bevor Sie sich auf eine so lange Reise begeben, ist es am besten, ein Budget zu erstellen und herauszufinden, wie viel Sie für einen bestimmten Abschnitt ausgeben müssen. Sie können hier ein lineares Regressionsmodell verwenden, um die Gaskosten zu bestimmen, die Sie bekommen müssen.

In dieser linearen Regression wäre der Gesamtbetrag, den Sie zahlen müssten, die abhängige Variable, was bedeutet, dass es sich um die Ausgabe unseres Modells handeln würde. Die Entfernung zwischen den Zielen wäre die unabhängige Variable. Um das Modell einfach zu halten, können wir davon ausgehen, dass der Kraftstoffpreis während der Fahrt konstant bleibt.

Sie können zwei beliebige Ziele für dieses Projekt auswählen. Es ist eine großartige Projektidee für Anfänger, da Sie damit experimentieren und das Konzept klar verstehen können. Außerdem können Sie das Modell auch dann verwenden, wenn Sie eine lange Fahrt planen!

Idee Nr. 2: Vergleichen Sie die Arbeitslosenquoten mit den Kursgewinnen an der Börse

Wenn Sie ein Wirtschaftsbegeisterter sind oder Ihr Wissen über maschinelles Lernen in diesem Bereich einsetzen möchten, dann ist dies eine der besten Projektideen für lineare Regression für Sie. Wir alle wissen, dass die Arbeitslosigkeit ein erhebliches Problem für unser Land ist. In diesem Projekt würden wir die Beziehung zwischen den Arbeitslosenquoten und den Kursgewinnen auf dem Aktienmarkt finden.

Sie können offizielle Daten der Regierung verwenden, um die Arbeitslosenquoten zu erhalten und herauszufinden, ob es einen Zusammenhang zwischen ihnen und den Kursgewinnen an der Börse gibt.

Lesen Sie: Implementierung der linearen Regression in Python

Idee Nr. 3: Vergleichen Sie die Gehälter von Batsmen mit den durchschnittlichen Runs, die sie pro Spiel erzielen

Cricket ist mit Abstand das beliebteste Spiel in Indien. Sie können Ihr Wissen über maschinelles Lernen in diesem einfachen, aber spannenden Projekt einsetzen, in dem Sie die Beziehung zwischen den Gehältern von Schlagmännern und den durchschnittlichen Läufen, die sie in jedem Spiel erzielen, aufzeichnen. Unsere Cricketspieler gehören zu den bestverdienenden Athleten der Welt. Die Arbeit an diesem Projekt würde Ihnen helfen, herauszufinden, inwieweit ihre Schlagdurchschnitte für ihre Einnahmen verantwortlich sind.

Wenn Sie ein Anfänger sind, können Sie mit einem Team beginnen und die Gehälter seiner Schlagmänner überprüfen. Wenn Sie jedoch noch einen Schritt weiter gehen möchten, können Sie mehrere Teams (Australien, England, Südafrika usw.) in Betracht ziehen und auch die Gehälter ihrer Schlagmänner überprüfen.

Idee Nr. 4: Vergleichen Sie die Daten in einem Monat mit dem Monatsgehalt

Dieses Projekt untersucht die Anwendung von maschinellem Lernen im Personalwesen und Management. Es gehört zu den linearen Regressionsprojekten auf Anfängerniveau. Wenn Sie also noch nie an einem solchen Projekt gearbeitet haben, können Sie mit diesem beginnen. Hier nehmen Sie die in einem Monat vorhandenen Daten und vergleichen sie mit dem monatlichen Gehalt.

Nachdem Sie die Beziehung zwischen den beiden Variablen hergestellt haben, können Sie untersuchen, ob der aktuelle Lohn optimal ist oder nicht. Sie können eine beliebige Karriere wählen und deren Durchschnittsgehalt als unabhängige Variable auswählen. Sie können dieses Projekt herausfordernder gestalten, indem Sie neben dem ursprünglichen Job viele andere Jobs besprechen.

Idee Nr. 5: Vergleichen Sie die durchschnittlichen globalen Temperaturen und Verschmutzungsgrade

Umweltverschmutzung und ihre Auswirkungen auf die Umwelt sind ein prominentes Diskussionsthema. Die jüngste Pandemie hat uns auch gezeigt, wie wir unsere Umwelt noch retten können. Auch in diesem Bereich können Sie Ihre maschinellen Lernfähigkeiten einsetzen. Dieses Projekt würde Ihnen helfen zu verstehen, wie maschinelles Lernen die verschiedenen Probleme lösen kann, die auch in diesem Bereich auftreten.

Hier würden Sie die globalen Durchschnittstemperaturen mehrerer Jahre nehmen und sie mit dem Verschmutzungsgrad vergleichen, der in diesem Zeitraum aufgetreten ist. Das Erstellen eines linearen Regressionsmodells zu diesem Thema ist einfach und würde nicht viel Aufwand erfordern. Es wird Ihnen jedoch sicherlich dabei helfen, Ihre maschinellen Lernfähigkeiten auszuprobieren.

Idee Nr. 6: Vergleichen Sie die lokale Temperatur mit der Regenmenge

Dies ist eine weitere spannende Projektidee für Natur- und Umweltliebhaber. In diesem Projekt müssen Sie den Zusammenhang zwischen der lokalen Temperatur und der dort stattfindenden Regenmenge finden. Nach Abschluss dieses Projekts erfahren Sie, wie Sie die lineare Regression und andere maschinelle Lerntechniken in Geographie und verwandten Fächern verwenden können.

Sie sollten die Temperatur in Celsius und die Regenmenge in mm (Millimeter) angeben. Für den Anfang können Sie einige prominente Städte des Landes (wie Neu-Delhi, Mumbai, Pune, Jaipur) in Betracht ziehen und weitere hinzufügen, wenn Sie das Projekt abschließen.

Idee Nr. 7: Vergleichen Sie das Durchschnittsalter der Menschen mit der Menge ihres Schlafs

Schlaf hat unsere Wissenschaftler schon immer fasziniert. Und wenn dich dieses Thema auch fasziniert, dann solltest du dich mit diesem beschäftigen. In diesem Projekt müssen Sie die durchschnittliche Lebensdauer von Menschen mit der Menge an Schlaf vergleichen, die sie bekommen.

Wenn Sie mit Expertise im maschinellen Lernen in den Bereich Biotechnologie oder Neurowissenschaften einsteigen möchten, dann ist dies eine ausgezeichnete Wahl für Sie. Es würde Ihnen helfen, die Anwendungen der linearen Regression in diesen Sektoren zu untersuchen. Es gibt viele Forschungsarbeiten zu diesem Thema, sodass Sie keine Probleme haben werden, relevante Datenquellen zu finden.

Idee Nr. 8: Vergleichen Sie den Prozentsatz der Sedimente im Fluss mit seinem Abfluss

Dies ist eine weitere spannende Projektidee für Umwelt- und Erdkundebegeisterte. Hier müssen Sie den Anteil der im Wasser vorhandenen Sedimente mit der Höhe seines Abflusses vergleichen. Sie können mit einem Fluss beginnen und es anspruchsvoller machen, indem Sie weitere Bäche hinzufügen. Ebenso können Sie mit einem kleinen Bach (oder einem Abschnitt eines riesigen Flusses) beginnen, wenn Sie noch nie an linearen Regressionsprojekten gearbeitet haben.

Der Abfluss eines Flusses ist das Volumen, das durch seinen Kanal folgt. Es ist das Gesamtvolumen des Wassers, das durch einen bestimmten Punkt fließt, und die Einheit zur Messung des Abflusses eines Flusses in Kubikmetern pro Sekunde. Sedimente sind die in einem Strom vorhandenen festen Materialien, die sich bewegen und durch den Fluss an einem neuen Ort abgelagert werden.

Idee Nr. 9: Vergleichen Sie die Budgets der für den National Film Award nominierten Filme mit der Anzahl der Filme, die diese Preise gewinnen

Sie wenden die lineare Regression auch in der Unterhaltungsbranche an. In diesem Projekt müssen Sie die Budgets der für die National Film Awards nominierten Filme mit der Anzahl der Filme vergleichen, die diese Preise gewonnen haben. Sie würden herausfinden, ob das Budget eines Films seine Wahrscheinlichkeit beeinflusst, einen Preis zu gewinnen oder nicht. Sie können mit den Daten der letzten fünf Jahre (2014-19) beginnen. Und wenn Sie noch einen Schritt weiter gehen möchten, können Sie Daten aus mehreren Jahren hinzufügen und das Projekt anspruchsvoller gestalten.

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Abschließende Gedanken

Wir sind am Ende unserer Projektliste angelangt. Wir hoffen, Sie fanden diese Projektideen zur linearen Regression hilfreich. Wenn Sie Fragen zur linearen Regression oder zu diesen Projektideen haben, können Sie uns gerne fragen.

Wenn Sie andererseits mehr über die lineare Regression erfahren möchten, empfehlen wir Ihnen, zu unserem Blog zu gehen, wo Sie viele wertvolle Ressourcen, Leitfäden und Artikel zu diesem Thema finden. Hier ist zunächst unser Leitfaden zur linearen Regression beim maschinellen Lernen .

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