9 interesantes ideas y temas de proyectos de regresión lineal para principiantes [2022]
Publicado: 2021-01-09La regresión lineal es un tema popular en el aprendizaje automático. Es un algoritmo de aprendizaje supervisado y encuentra aplicaciones en muchos sectores. Si está aprendiendo sobre este tema y quiere probar sus habilidades, debería probar algunos proyectos de regresión lineal. En este artículo, estamos discutiendo lo mismo.
Tenemos ideas de proyectos de regresión lineal para diferentes niveles de habilidad y dominios para que pueda elegir uno de acuerdo con su experiencia e intereses. Además, puede modificar el nivel de desafío de cualquier proyecto que hayamos mencionado aquí aumentando (o disminuyendo) los valores de datos que agrega en su conjunto de datos.
Únase al curso de aprendizaje profundo en línea de las mejores universidades del mundo: maestrías, programas ejecutivos de posgrado y programa de certificado avanzado en ML e IA para acelerar su carrera.
Tabla de contenido
¿Qué es una regresión lineal?
La regresión lineal es un algoritmo de aprendizaje supervisado en el aprendizaje automático. Modela un valor de predicción de acuerdo con variables independientes y ayuda a encontrar la relación entre esas variables y el pronóstico. Los modelos de regresión dependen de la relación entre las variables independientes y dependientes, así como del número de variables que utilizan.
La regresión lineal predice el valor dependiente (y) según la variable independiente (x). La salida aquí es el valor dependiente y la entrada es el valor independiente. La función de hipótesis para la regresión lineal es la siguiente:
Y = 1 + 2 x
El modelo de regresión lineal encuentra la mejor línea, que predice el valor de y según el valor proporcionado de x. Para obtener la mejor línea, encuentra los valores más adecuados para 1 y 2 . 1 es la intersección y 2 es el coeficiente de x. Cuando encontramos los mejores valores para 1 y 2 , también encontramos la mejor línea para su regresión lineal.
Ahora que hemos discutido los conceptos básicos de la regresión lineal, podemos pasar a nuestras ideas de proyectos de regresión lineal.
Nuestras mejores ideas para proyectos de regresión lineal
Idea n.º 1: haga un presupuesto para un viaje largo
Supongamos que desea realizar un viaje largo (de Delhi a Lonawala). Antes de emprender un viaje tan largo, lo mejor es preparar un presupuesto y calcular cuánto necesita gastar en una sección en particular. Puede usar un modelo de regresión lineal aquí para determinar el costo de la gasolina que tendrá que obtener.
En esta regresión lineal, la cantidad total de dinero que tendría que pagar sería la variable dependiente, lo que significa que sería el resultado de nuestro modelo. La distancia entre los destinos sería la variable independiente. Para simplificar el modelo, podemos suponer que el precio del combustible se mantendría constante durante el viaje.
Puede elegir cualquiera de los dos destinos para este proyecto. Es una gran idea de proyecto para principiantes porque te permite experimentar y entender el concepto claramente. Además, ¡puedes usar el modelo siempre que planees un viaje largo!
Idea #2: Compare las Tasas de Desempleo con las Ganancias en el Mercado de Valores
Si es un entusiasta de la economía o si desea utilizar su conocimiento del aprendizaje automático en este campo, esta es una de las mejores ideas de proyectos de regresión lineal para usted. Todos sabemos cómo el desempleo es un problema significativo para nuestro país. En este proyecto, encontraríamos la relación entre las tasas de desempleo y las ganancias que ocurren en el mercado de valores.
Puede usar datos oficiales del gobierno para obtener las tasas de desempleo y usarlos para averiguar si existe una relación entre ellos y las ganancias en el mercado de valores.
Leer: Implementación de regresión lineal en Python
Idea #3: Compare los salarios de los bateadores con el promedio de carreras que anotan por juego
Cricket es fácilmente el juego más popular en la India. Puede usar su conocimiento del aprendizaje automático en este proyecto simple pero emocionante en el que trazará la relación entre los salarios de los bateadores y las carreras promedio que anotan en cada juego. Nuestros jugadores de críquet se encuentran entre algunos de los atletas con mayores ingresos del mundo. Trabajar en este proyecto lo ayudaría a averiguar en qué medida sus promedios de bateo son responsables de sus ganancias.
Si eres principiante, puedes empezar con un equipo y consultar los salarios de sus bateadores. Por otro lado, si quieres ir un paso más allá, puedes considerar varios equipos (Australia, Inglaterra, Sudáfrica, etc.) y consultar también los salarios de sus bateadores.
Idea #4: Comparar las Fechas en un Mes con el Salario Mensual
Este proyecto explora la aplicación del aprendizaje automático en recursos humanos y gestión. Se encuentra entre los proyectos de regresión lineal de nivel principiante, por lo que si no ha trabajado antes en un proyecto de este tipo, puede comenzar con este. Aquí, tomará las fechas presentes en un mes y las comparará con el salario mensual.
Una vez que haya establecido la relación entre las dos variables, puede explorar si el salario actual es óptimo o no. Puede elegir cualquier carrera y encontrar su salario promedio para seleccionar como variable independiente. Puede hacer que este proyecto sea más desafiante discutiendo muchos otros trabajos además del original.
Idea #5: Compare las temperaturas globales promedio y los niveles de contaminación
La contaminación y su impacto en el medio ambiente es un tema destacado de discusión. La reciente pandemia también nos ha mostrado cómo aún podemos salvar nuestro medio ambiente. También puede usar sus habilidades de aprendizaje automático en este campo. Este proyecto lo ayudaría a comprender cómo el aprendizaje automático también puede resolver los diversos problemas presentes en este dominio.
Aquí, tomaría las temperaturas globales promedio en varios años y las compararía con el nivel de contaminación que ocurrió en ese período. Crear un modelo de regresión lineal sobre este tema es fácil y no requeriría mucho esfuerzo. Sin embargo, seguramente lo ayudará a probar sus habilidades de aprendizaje automático.
Idea #6: Compare la Temperatura Local con la Cantidad de Lluvia
Esta es otra idea de proyecto emocionante para los amantes de la naturaleza y el medio ambiente. En este proyecto, debe encontrar la relación entre la temperatura local y la cantidad de lluvia que se produce allí. Después de completar este proyecto, verá cómo puede usar la regresión lineal y otras técnicas de aprendizaje automático en Geografía y temas relacionados.
Debes mantener la temperatura en Celsius y la cantidad de lluvia en mm (milímetros). Para empezar, puede considerar algunas ciudades destacadas del país (como Nueva Delhi, Mumbai, Pune, Jaipur) y agregar más a medida que completa el proyecto.
Idea #7: Compara la edad promedio de los humanos con la cantidad de horas que duermen
El sueño siempre ha fascinado a nuestros científicos. Y si también te fascina este tema, entonces deberías trabajar en este. En este proyecto, debe comparar el promedio de vida de las personas con la cantidad de horas de sueño que obtienen.
Si desea ingresar al campo de la biotecnología o la neurociencia con experiencia en aprendizaje automático, esta es una excelente opción para usted. Le ayudaría a explorar las aplicaciones de la regresión lineal en estos sectores. Hay muchos trabajos de investigación sobre este tema, por lo que no tendrá problemas para encontrar fuentes de datos relevantes.
Idea #8: Comparar el Porcentaje de Sedimentos en el Río con su Descarga
Esta es otra idea de proyecto emocionante para los entusiastas del medio ambiente y la geografía. Aquí, debe comparar el porcentaje de sedimentos presentes en el agua con el nivel de su descarga. Puede comenzar con un río y hacerlo más desafiante agregando más arroyos. De manera similar, puede comenzar con un pequeño arroyo (o una sección de un río gigante), si no ha trabajado antes en proyectos de regresión lineal.
El caudal de un río es el volumen que sigue a través de su cauce. Es el volumen total de agua que fluye por un punto determinado, y la unidad para medir el caudal de un río en metros cúbicos por segundo. Los sedimentos son los materiales sólidos presentes en una corriente que se mueven y se depositan en una nueva ubicación a través del río.
Idea n.º 9: compare los presupuestos de las películas nominadas a los premios nacionales de cine con el número de películas ganadoras de estos premios
También aplica la regresión lineal en el sector del entretenimiento. En este proyecto hay que comparar los presupuestos de las películas nominadas a los Premios Nacionales de Cine con el número de películas que ganaron estos premios. Sabrías si el presupuesto de una película afecta su probabilidad de ganar un premio o no. Puede comenzar con datos de los últimos cinco años (2014-19). Y si desea llevarlo un nivel más allá, puede agregar datos de más años y hacer que el proyecto sea más desafiante.
Lea también: 15 ideas interesantes de proyectos de aprendizaje automático para principiantes
Pensamientos finales
Hemos llegado al final de nuestra lista de proyectos. Esperamos que estas ideas de proyectos de regresión lineal le hayan resultado útiles. Si tiene alguna pregunta sobre la regresión lineal o estas ideas de proyectos, no dude en consultarnos.
Por otro lado, si desea obtener más información sobre la regresión lineal, le recomendamos visitar nuestro blog, donde encontrará muchos recursos, guías y artículos valiosos sobre este tema. Para empezar, aquí está nuestra guía sobre regresión lineal en aprendizaje automático .
Puede consultar el Programa Executive PG de IIT Delhi en Machine Learning en asociación con upGrad . IIT Delhi es una de las instituciones más prestigiosas de la India. Con más de 500+ profesores internos que son los mejores en las materias.
¿Cuáles son los pasos importantes a seguir en la regresión lineal?
Algo más que ajustar una línea lineal a través de un grupo de puntos de datos está involucrado en el análisis de regresión lineal. Tiene tres etapas: (1) examinar la correlación y la direccionalidad de los datos, (2) predecir el modelo, es decir, ajustar la línea, y (3) evaluar la validez y utilidad del modelo. Para comenzar, utilice un diagrama de dispersión para evaluar los datos y verificar la direccionalidad y la correlación. Ajustar la línea de regresión es la segunda etapa del análisis de regresión. El residuo no explicado se minimiza utilizando la estimación matemática de mínimos cuadrados. La prueba de significancia es la etapa final en el análisis de regresión lineal.
¿Por qué la regresión lineal necesita una distribución normal?
Algunos usuarios creen erróneamente que la suposición de distribución normal de la regresión lineal se aplica a sus datos. Podrían hacer un histograma de su variable de respuesta para ver si se aparta de una distribución normal. Otros creen que la variable explicativa debe tener una distribución distribuida regularmente. Tampoco es necesario. El supuesto de normalidad se aplica a las distribuciones residuales. Los datos se distribuyen normalmente, y la línea de regresión se compara con los datos para que la media residual sea cero.
¿Cuáles son las ventajas y desventajas de la regresión lineal?
El beneficio más significativo del análisis de regresión lineal es su linealidad: simplifica el proceso de estimación y, lo que es más importante, estas ecuaciones lineales tienen una interpretación modular fácil de entender (es decir, los pesos). La regresión lineal simplemente considera la media de la variable dependiente. El vínculo entre el promedio de la variable dependiente y las variables independientes se estudia mediante regresión lineal. Los valores atípicos pueden afectar la regresión lineal.