初心者のための9つの興味深い線形回帰プロジェクトのアイデアとトピック[2022]

線形回帰は、機械学習で人気のあるトピックです。 これは教師あり学習アルゴリズムであり、多くの分野でアプリケーションを見つけます。 このトピックについて学習していて、スキルをテストしたい場合は、いくつかの線形回帰プロジェクトを試してみてください。 この記事では、同じことについて説明しています。

さまざまなスキルレベルとドメインの線形回帰プロジェクトのアイデアがあるため、専門知識と興味に応じて1つを選択できます。 さらに、データセットに追加するデータ値を増やす（または減らす）ことで、ここで説明したプロジェクトのチャレンジレベルを変更できます。

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線形回帰とは何ですか？

線形回帰は、機械学習における教師あり学習アルゴリズムです。 独立変数に従って予測値をモデル化し、それらの変数と予測の間の関係を見つけるのに役立ちます。 回帰モデルは、独立変数と従属変数の関係、およびそれらが使用する変数の数に依存します。

線形回帰は、独立変数（x）に従って従属値（y）を予測します。 ここでの出力は従属値であり、入力は独立値です。 線形回帰の仮説関数は次のとおりです。

Y = 1 + 2 x

線形回帰モデルは、提供されたxの値に従ってyの値を予測する最良の線を見つけます。 最適なラインを取得するために、 1と2に最適な値を見つけます。 1は切片、 2はxの係数です。 1と2の最適な値が見つかると、線形回帰にも最適な線が見つかります。

線形回帰の基本的な概念について説明したので、線形回帰プロジェクトのアイデアに移ることができます。

私たちのトップ線形回帰プロジェクトのアイデア

アイデア＃1：長いドライブの予算

あなたが長いドライブ（デリーからロナワラまで）に行きたいとしましょう。 これほど長く旅行に行く前に、予算を準備し、特定のセクションにいくら費やす必要があるかを把握するのが最善です。 ここで線形回帰モデルを使用して、取得する必要のあるガスのコストを決定できます。

この線形回帰では、支払う必要のある合計金額が従属変数になります。つまり、モデルの出力になります。 目的地間の距離は独立変数になります。 モデルを単純にするために、燃料の価格は旅行中一定のままであると想定できます。

このプロジェクトの宛先は2つ選択できます。 コンセプトを明確に実験して理解できるため、初心者にとっては素晴らしいプロジェクトのアイデアです。 さらに、長いドライブを計画しているときはいつでもモデルを使用できます！

アイデア＃2：失業率と株式市場の利益を比較する

あなたが経済学の愛好家である場合、またはこの分野で機械学習の知識を使用したい場合、これはあなたにとって最高の線形回帰プロジェクトのアイデアの1つです。 私たちは皆、失業がわが国​​にとっていかに重大な問題であるかを知っています。 このプロジェクトでは、失業率と株式市場で起こっている利益との関係を見つけるでしょう。

政府からの公式データを使用して失業率を取得し、それを使用して、失業率と株式市場の利益との間に関係があるかどうかを調べることができます。

読む： Pythonでの線形回帰の実装

アイデア＃3：バッツマンの給与をゲームごとに得点する平均ランと比較する

クリケットは簡単にインドで最も人気のあるゲームです。 このシンプルでエキサイティングなプロジェクトでは、機械学習の知識を活用できます。このプロジェクトでは、バッツマンの給与と、すべてのゲームで得点する平均ランとの関係をプロットします。 私たちのクリケット選手は、世界で最も収益の高いアスリートの1人です。 このプロジェクトに取り組むことは、彼らの打率が彼らの収入にどれだけ責任があるかを知るのに役立ちます。

初心者の場合は、1つのチームから始めて、そのバッツマンの給与を確認できます。 一方、さらに一歩進めたい場合は、複数のチーム（オーストラリア、イングランド、南アフリカなど）を検討し、彼らのバッツマンの給与も確認できます。

アイデア＃4：月の日付を月給と比較する

このプロジェクトでは、人的資源と管理における機械学習の応用を探ります。 これは初心者レベルの線形回帰プロジェクトの1つであるため、これまでにそのようなプロジェクトに取り組んだことがない場合は、このプロジェクトから始めることができます。 ここでは、1か月に存在する日付を取得し、それを月給と比較します。

2つの変数間の関係を確立したら、現在の賃金が最適であるかどうかを調べることができます。 任意のキャリアを選択し、その平均給与を見つけて独立変数として選択できます。 元のプロジェクト以外の多くの仕事について話し合うことで、このプロジェクトをよりやりがいのあるものにすることができます。

アイデア＃5：世界の平均気温と汚染レベルを比較する

汚染とその環境への影響は、重要な議論のトピックです。 最近のパンデミックは、私たちがまだ環境を救う方法を示しています。 この分野でも機械学習スキルを使用できます。 このプロジェクトは、機械学習がこのドメインに存在するさまざまな問題をどのように解決できるかを理解するのに役立ちます。

ここでは、数年間の世界の平均気温を取得し、その期間に発生した汚染のレベルと比較します。 このトピックに関する線形回帰モデルの作成は簡単で、多くの労力を必要としません。 ただし、機械学習スキルを試すのに役立つことは間違いありません。

アイデア＃6：地域の気温と雨量を比較する

これは、自然と環境を愛する人にとってのもう1つのエキサイティングなプロジェクトのアイデアです。 このプロジェクトでは、現地の気温とそこで発生する雨量との関係を見つける必要があります。 このプロジェクトを完了すると、地理学および関連する科目で線形回帰やその他の機械学習手法をどのように使用できるかがわかります。

気温は摂氏、雨量はmm（ミリメートル）に保つ必要があります。 手始めに、国のいくつかの著名な都市（ニューデリー、ムンバイ、プネ、ジャイプールなど）を検討し、プロジェクトの完了時にさらに追加することができます。

アイデア＃7：人間の平均年齢と睡眠の量を比較する

睡眠は常に私たちの科学者を魅了してきました。 そして、あなたもこのトピックに魅了されているなら、あなたはこれに取り組むべきです。 このプロジェクトでは、人々の平均寿命と彼らが得る睡眠の量を比較する必要があります。

機械学習の専門知識を持ってバイオテクノロジーや神経科学の分野に参入したい場合は、これが最適です。 これらのセクターでの線形回帰のアプリケーションを調査するのに役立ちます。 このトピックに関する多くの研究論文があるので、関連するデータソースを見つけるのに問題はありません。

アイデア＃8：河川の堆積物の割合とその流出量を比較する

これは、環境と地理の愛好家のためのもう1つのエキサイティングなプロジェクトのアイデアです。 ここでは、水中に存在する堆積物の割合とその排出レベルを比較する必要があります。 1つの川から始めて、さらに小川を追加することで、より困難な川にすることができます。 同様に、以前に線形回帰プロジェクトに取り組んだことがない場合は、小さな小川（または巨大な川の一部）から始めることができます。

河川の流量は、その水路をたどる量です。 これは、特定のポイントを流れる水の総量であり、1秒あたりの立方メートルで川の流量を測定するための単位です。 堆積物は、小川に存在する固形物であり、川を通って新しい場所に移動して堆積します。

アイデア＃9：ナショナルフィルムアワードにノミネートされた映画の予算と、これらのアワードを受賞した映画の数を比較する

エンターテインメント部門でも線形回帰を適用します。 このプロジェクトでは、ナショナルフィルムアワードにノミネートされた映画の予算と、これらのアワードを受賞した映画の数を比較する必要があります。 映画の予算が賞を受賞する確率に影響を与えるかどうかがわかります。 過去5年間（2014〜19年）のデータから始めることができます。 さらにレベルを上げたい場合は、より多くの年のデータを追加して、プロジェクトをより困難にすることができます。

また読む：初心者のための15の興味深い機械学習プロジェクトのアイデア

最終的な考え

プロジェクトリストの最後に到達しました。 これらの線形回帰プロジェクトのアイデアがお役に立てば幸いです。 線形回帰またはこれらのプロジェクトのアイデアについて質問がある場合は、お気軽にお問い合わせください。

一方、線形回帰について詳しく知りたい場合は、このトピックに関する多くの貴重なリソース、ガイド、記事が掲載されているブログにアクセスすることをお勧めします。 手始めに、ここに機械学習の線形回帰に関するガイドがあります。

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