9 idées et sujets de projets de régression linéaire intéressants pour les débutants [2022]

La régression linéaire est un sujet populaire en apprentissage automatique. C'est un algorithme d'apprentissage supervisé et trouve des applications dans de nombreux secteurs. Si vous vous renseignez sur ce sujet et que vous souhaitez tester vos compétences, vous devriez essayer quelques projets de régression linéaire. Dans cet article, nous discutons de la même chose.

Nous avons des idées de projets de régression linéaire pour différents niveaux de compétence et domaines afin que vous puissiez en choisir un en fonction de votre expertise et de vos intérêts. De plus, vous pouvez modifier le niveau de défi de tout projet que nous avons mentionné ici en augmentant (ou en diminuant) les valeurs de données que vous ajoutez dans votre ensemble de données.

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Qu'est-ce qu'une régression linéaire ?

La régression linéaire est un algorithme d'apprentissage supervisé en apprentissage automatique. Il modélise une valeur de prédiction en fonction de variables indépendantes et aide à trouver la relation entre ces variables et la prévision. Les modèles de régression dépendent de la relation entre les variables indépendantes et dépendantes ainsi que du nombre de variables qu'ils utilisent.

La régression linéaire prédit la valeur dépendante (y) en fonction de la variable indépendante (x). La sortie ici est la valeur dépendante et l'entrée est la valeur indépendante. La fonction d'hypothèse pour la régression linéaire est la suivante :

Y = 1 + 2x

Le modèle de régression linéaire trouve la meilleure ligne, qui prédit la valeur de y en fonction de la valeur fournie de x. Pour obtenir la meilleure ligne, il trouve les valeurs les plus appropriées pour 1 et 2 . 1 est l'ordonnée à l'origine et 2 est le coefficient de x. Lorsque nous trouvons les meilleures valeurs pour 1 et 2 , nous trouvons également la meilleure droite pour votre régression linéaire.

Maintenant que nous avons discuté des concepts de base de la régression linéaire, nous pouvons passer à nos idées de projet de régression linéaire.

Nos meilleures idées de projets de régression linéaire

Idée n° 1 : budgétisez un long trajet

Supposons que vous vouliez faire un long trajet (de Delhi à Lonawala). Avant de partir pour un voyage aussi long, il est préférable de préparer un budget et de déterminer combien vous devez dépenser pour une section particulière. Vous pouvez utiliser un modèle de régression linéaire ici pour déterminer le coût du gaz que vous devrez obtenir.

Dans cette régression linéaire, le montant total d'argent que vous auriez à payer serait la variable dépendante, ce qui signifie qu'il s'agirait de la sortie de notre modèle. La distance entre les destinations serait la variable indépendante. Pour garder le modèle simple, nous pouvons supposer que le prix du carburant resterait constant pendant le voyage.

Vous pouvez choisir deux destinations pour ce projet. C'est une excellente idée de projet pour les débutants car elle vous permet d'expérimenter et de comprendre clairement le concept. De plus, vous pouvez également utiliser le modèle chaque fois que vous prévoyez un long trajet en voiture !

Idée #2 : Comparez les taux de chômage avec les gains du marché boursier

Si vous êtes un passionné d'économie ou si vous souhaitez utiliser vos connaissances en apprentissage automatique dans ce domaine, c'est l'une des meilleures idées de projet de régression linéaire pour vous. Nous savons tous à quel point le chômage est un problème important pour notre pays. Dans ce projet, nous trouverions la relation entre les taux de chômage et les gains qui se produisent sur le marché boursier.

Vous pouvez utiliser les données officielles du gouvernement pour obtenir les taux de chômage et les utiliser pour savoir s'il existe une relation entre cela et les gains du marché boursier.

Lire : Implémentation de la régression linéaire en Python

Idée n°3 : Comparez les salaires des batteurs avec la moyenne de points qu'ils marquent par match

Le cricket est de loin le jeu le plus populaire en Inde. Vous pouvez utiliser vos connaissances en apprentissage automatique dans ce projet simple mais passionnant où vous tracerez la relation entre les salaires des batteurs et les points moyens qu'ils marquent à chaque match. Nos joueurs de cricket comptent parmi les athlètes les mieux rémunérés au monde. Travailler sur ce projet vous aiderait à découvrir dans quelle mesure leurs moyennes au bâton sont responsables de leurs revenus.

Si vous êtes débutant, vous pouvez commencer avec une équipe et vérifier les salaires de ses batteurs. D'un autre côté, si vous voulez aller plus loin, vous pouvez envisager plusieurs équipes (Australie, Angleterre, Afrique du Sud, etc.) et vérifier également les salaires de leurs batteurs.

Idée #4 : Comparez les dates d'un mois avec le salaire mensuel

Ce projet explore l'application de l'apprentissage automatique dans les ressources humaines et la gestion. Il fait partie des projets de régression linéaire de niveau débutant, donc si vous n'avez jamais travaillé sur un tel projet auparavant, vous pouvez commencer par celui-ci. Ici, vous allez prendre les dates présentes dans un mois et les comparer avec le salaire mensuel.

Après avoir établi la relation entre les deux variables, vous pouvez déterminer si le salaire actuel est optimal ou non. Vous pouvez choisir n'importe quelle carrière et trouver son salaire moyen à sélectionner comme variable indépendante. Vous pouvez rendre ce projet plus difficile en discutant de nombreux autres emplois en dehors de celui d'origine.

Idée #5 : Comparer les températures mondiales moyennes et les niveaux de pollution

La pollution et son impact sur l'environnement est un sujet de discussion important. La récente pandémie nous a également montré comment nous pouvons encore sauver notre environnement. Vous pouvez également utiliser vos compétences en apprentissage automatique dans ce domaine. Ce projet vous aiderait à comprendre comment l'apprentissage automatique peut également résoudre les différents problèmes présents dans ce domaine.

Ici, vous prendriez les températures mondiales moyennes sur plusieurs années et les compareriez au niveau de pollution qui s'est produit pendant cette durée. La création d'un modèle de régression linéaire sur ce sujet est facile et ne demanderait pas beaucoup d'efforts. Cependant, cela vous aidera sûrement à tester vos compétences en apprentissage automatique.

Idée #6 : Comparez la température locale avec la quantité de pluie

C'est une autre idée de projet passionnante pour les amoureux de la nature et de l'environnement. Dans ce projet, vous devez trouver la relation entre la température locale et la quantité de pluie qui s'y produit. Une fois ce projet terminé, vous découvrirez comment utiliser la régression linéaire et d'autres techniques d'apprentissage automatique en géographie et dans des matières connexes.

Vous devez conserver la température en degrés Celsius et la quantité de pluie en mm (millimètres). Pour commencer, vous pouvez envisager quelques villes importantes du pays (telles que New Delhi, Mumbai, Pune, Jaipur) et en ajouter d'autres au fur et à mesure que vous terminez le projet.

Idée #7 : Comparez l'âge moyen des humains avec la durée de leur sommeil

Le sommeil a toujours fasciné nos scientifiques. Et si vous êtes également fasciné par ce sujet, alors vous devriez travailler sur celui-ci. Dans ce projet, vous devez comparer la durée de vie moyenne des gens avec la quantité de sommeil qu'ils obtiennent.

Si vous souhaitez entrer dans le domaine de la biotechnologie ou des neurosciences avec une expertise en apprentissage automatique, c'est un excellent choix pour vous. Cela vous aiderait à explorer les applications de la régression linéaire dans ces secteurs. Il existe de nombreux documents de recherche sur ce sujet, vous n'aurez donc aucun mal à trouver des sources de données pertinentes.

Idée #8 : Comparez le pourcentage de sédiments dans la rivière avec son débit

C'est une autre idée de projet passionnante pour les passionnés de l'environnement et de la géographie. Ici, il faut comparer le pourcentage de sédiments présents dans l'eau avec le niveau de son rejet. Vous pouvez commencer avec une rivière et la rendre plus difficile en ajoutant plus de ruisseaux. De même, vous pouvez commencer avec un petit ruisseau (ou une section d'une rivière géante), si vous n'avez jamais travaillé sur des projets de régression linéaire auparavant.

Le débit d'une rivière est le volume qui suit son cours. C'est le volume total d'eau passant par un certain point et l'unité de mesure du débit d'une rivière en mètres cubes par seconde. Les sédiments sont les matériaux solides présents dans un cours d'eau qui se déplacent et se déposent à un nouvel emplacement à travers la rivière.

Idée #9 : Comparez les budgets des films nominés aux National Film Awards avec le nombre de films qui ont remporté ces prix

Vous appliquez également la régression linéaire dans le secteur du divertissement. Dans ce projet, vous devez comparer les budgets des films nominés pour les National Film Awards avec le nombre de films qui ont remporté ces prix. Vous découvrirez si le budget d'un film affecte sa probabilité de remporter un prix ou non. Vous pouvez commencer avec les données des cinq dernières années (2014-19). Et si vous voulez aller plus loin, vous pouvez ajouter des données de plusieurs années et rendre le projet plus difficile.

Lisez aussi: 15 idées de projets d'apprentissage automatique intéressantes pour les débutants

Dernières pensées

Nous avons atteint la fin de notre liste de projets. Nous espérons que vous avez trouvé ces idées de projets de régression linéaire utiles. Si vous avez des questions concernant la régression linéaire ou ces idées de projets, n'hésitez pas à nous les poser.

D'autre part, si vous souhaitez en savoir plus sur la régression linéaire, nous vous recommandons de vous rendre sur notre blog, où vous trouverez de nombreuses ressources, guides et articles précieux sur ce sujet. Pour commencer, voici notre guide sur la régression linéaire en machine learning .

Vous pouvez consulter le programme Executive PG d'IIT Delhi en apprentissage automatique en association avec upGrad . IIT Delhi est l'une des institutions les plus prestigieuses d'Inde. Avec plus de 500 membres du corps professoral internes qui sont les meilleurs dans les matières.