초보자를 위한 9가지 흥미로운 선형 회귀 프로젝트 아이디어 및 주제 [2022]

선형 회귀는 기계 학습에서 인기 있는 주제입니다. 지도 학습 알고리즘이며 많은 분야에서 응용 프로그램을 찾습니다. 이 주제에 대해 배우고 있고 기술을 테스트하려면 몇 가지 선형 회귀 프로젝트를 시도해야 합니다. 이 기사에서 우리는 같은 것에 대해 논의하고 있습니다.

다양한 기술 수준과 영역에 대한 선형 회귀 프로젝트 아이디어가 있으므로 전문 지식과 관심 분야에 따라 선택할 수 있습니다. 또한 데이터 세트에 추가하는 데이터 값을 늘리거나 줄여서 여기에서 언급한 모든 프로젝트의 챌린지 수준을 수정할 수 있습니다.

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선형 회귀란 무엇입니까?

선형 회귀는 기계 학습의 지도 학습 알고리즘입니다. 독립 변수에 따라 예측 값을 모델링하고 이러한 변수와 예측 간의 관계를 찾는 데 도움이 됩니다. 회귀 모델은 독립 변수와 종속 변수 간의 관계와 사용하는 변수의 수에 따라 달라집니다.

선형 회귀는 독립 변수(x)에 따라 종속 값(y)을 예측합니다. 여기서 출력은 종속 값이고 입력은 독립 값입니다. 선형 회귀에 대한 가설 함수는 다음과 같습니다.

Y = 1 + 2 x

선형 회귀 모델은 제공된 x 값에 따라 y 값을 예측하는 최상의 선을 찾습니다. 최상의 라인을 얻기 위해 1 과 2 에 가장 적합한 값을 찾습니다 . 1 은 절편이고 2 는 x의 계수입니다. 1 과 2 에 대한 최상의 값을 찾을 때 선형 회귀에 대한 최상의 라인도 찾습니다.

선형 회귀의 기본 개념에 대해 논의했으므로 이제 선형 회귀 프로젝트 아이디어로 넘어갈 수 있습니다.

최고의 선형 회귀 프로젝트 아이디어

아이디어 1: 장기 드라이브 예산

장거리 운전(델리에서 로나왈라까지)을 원한다고 가정합니다. 이렇게 긴 여행을 떠나기 전에 예산을 준비하고 특정 구간에 얼마를 지출해야 하는지 파악하는 것이 가장 좋습니다. 여기서 선형 회귀 모델을 사용하여 확보해야 하는 가스 비용을 결정할 수 있습니다.

이 선형 회귀에서 지불해야 하는 총 금액은 종속 변수가 되며 이는 이것이 우리 모델의 출력이 됨을 의미합니다. 목적지 사이의 거리는 독립 변수가 됩니다. 모델을 단순하게 유지하기 위해 여행 중에 연료 가격이 일정하게 유지된다고 가정할 수 있습니다.

이 프로젝트에 대해 두 개의 대상을 선택할 수 있습니다. 개념을 명확하게 실험하고 이해할 수 있기 때문에 초보자에게 훌륭한 프로젝트 아이디어입니다. 또한 장거리 운전을 계획할 때마다 모델을 사용할 수 있습니다!

아이디어 #2: 실업률과 주식 시장의 이익 비교

경제학 애호가이거나 이 분야에서 기계 학습에 대한 지식을 사용하려는 경우 이것은 최고의 선형 회귀 프로젝트 아이디어 중 하나입니다. 우리 모두는 실업이 우리 나라에 얼마나 중요한 문제인지 알고 있습니다. 이 프로젝트에서 우리는 실업률과 주식 시장에서 일어나는 이익 사이의 관계를 찾을 것입니다.

정부의 공식 데이터를 사용하여 실업률을 파악하고 이를 사용하여 실업률과 주식 시장의 이익 사이에 관계가 있는지 알아낼 수 있습니다.

읽기: Python의 선형 회귀 구현

아이디어 #3: 타자의 급여를 게임당 평균 득점과 비교

크리켓은 쉽게 인도에서 가장 인기 있는 게임입니다. 머신 러닝에 대한 지식을 사용하여 타자의 급여와 모든 게임에서 득점한 평균 득점 간의 관계를 그리는 간단하지만 흥미진진한 프로젝트에서 사용할 수 있습니다. 우리 크리켓 선수들은 세계에서 가장 많은 수입을 올리는 선수들 중 하나입니다. 이 프로젝트를 진행하면 타율이 수입에 얼마나 영향을 미치는지 알아내는 데 도움이 될 것입니다.

초보자라면 한 팀으로 시작하여 해당 팀의 타자들 급여를 확인할 수 있습니다. 반면에 한 단계 더 나아가고 싶다면 여러 팀(호주, 잉글랜드, 남아프리카 등)을 고려하고 타자들의 급여도 확인할 수 있습니다.

아이디어 #4: 한 달의 날짜를 월 급여와 비교

이 프로젝트는 인적 자원 및 관리 분야에서 기계 학습의 적용을 탐구합니다. 이것은 초급 수준의 선형 회귀 프로젝트에 속하므로 이전에 이러한 프로젝트를 수행한 적이 없다면 이 프로젝트부터 시작할 수 있습니다. 여기에서 한 달의 날짜를 가져와 월 급여와 비교합니다.

두 변수 간의 관계를 설정한 후 현재 임금이 최적인지 여부를 탐색할 수 있습니다. 직업을 선택하고 평균 급여를 찾아 독립 변수로 선택할 수 있습니다. 원래 작업 외에도 많은 다른 작업을 논의하여 이 프로젝트를 더 어렵게 만들 수 있습니다.

아이디어 #5: 평균 지구 온도와 오염 수준 비교

오염과 환경에 대한 영향은 중요한 토론 주제입니다. 최근의 전염병은 또한 우리가 여전히 환경을 구할 수 있는 방법을 보여주었습니다. 이 분야에서도 기계 학습 기술을 사용할 수 있습니다. 이 프로젝트는 기계 학습이 이 영역에 존재하는 다양한 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 이해하는 데 도움이 될 것입니다.

여기에서 몇 년 동안의 평균 지구 온도를 측정하여 그 기간 동안 발생한 오염 수준과 비교합니다. 이 주제에 대한 선형 회귀 모델을 만드는 것은 쉽고 많은 노력이 필요하지 않습니다. 그러나 기계 학습 기술을 시험하는 데 확실히 도움이 될 것입니다.

아이디어 #6: 지역 온도와 강우량 비교

이것은 자연과 환경을 사랑하는 사람들을 위한 또 다른 흥미로운 프로젝트 아이디어입니다. 이 프로젝트에서는 지역 온도와 그곳에서 발생하는 강우량 사이의 관계를 찾아야 합니다. 이 프로젝트를 완료하면 지리 및 관련 주제에서 선형 회귀 및 기타 기계 학습 기술을 사용하는 방법을 알게 될 것입니다.

온도는 섭씨로, 강우량은 mm(밀리미터)로 유지해야 합니다. 우선, 뉴델리, 뭄바이, 푸네, 자이푸르와 같은 몇 가지 주요 도시를 고려하고 프로젝트를 완료하면서 더 추가할 수 있습니다.

아이디어 #7: 인간의 평균 연령과 수면 시간 비교

수면은 항상 과학자들을 매료시켜 왔습니다. 그리고 만약 당신이 이 주제에 너무 매료되어 있다면, 당신은 이 주제에 대해 작업해야 합니다. 이 프로젝트에서는 사람들의 평균 수명을 수면 시간과 비교해야 합니다.

기계 학습에 대한 전문 지식을 가지고 생명 공학 또는 신경 과학 분야에 진출하려는 경우 탁월한 선택입니다. 이 분야에서 선형 회귀의 응용 프로그램을 탐색하는 데 도움이 될 것입니다. 이 주제에 대한 많은 연구 논문이 있으므로 관련 데이터 소스를 찾는 데 어려움이 없을 것입니다.

아이디어 #8: 강에 있는 퇴적물의 비율과 배출물의 비율을 비교하십시오.

이것은 환경과 지리를 사랑하는 사람들을 위한 또 다른 흥미로운 프로젝트 아이디어입니다. 여기에서 물에 존재하는 퇴적물의 비율과 배출 수준을 비교해야 합니다. 하나의 강으로 시작하여 더 많은 개울을 추가하여 더 도전적으로 만들 수 있습니다. 마찬가지로 이전에 선형 회귀 프로젝트를 수행한 적이 없다면 작은 개울(또는 거대한 강의 일부)로 시작할 수 있습니다.

강의 유출량은 수로를 따라가는 양입니다. 특정 지점을 흐르는 물의 총량으로 하천의 방류량을 초당 입방미터로 측정하는 단위입니다. 퇴적물 은 강을 통해 이동하여 새로운 위치로 퇴적되는 하천에 존재하는 고체 물질입니다.

아이디어 #9: 전국 영화상 후보에 오른 영화의 예산을 이 상을 수상한 영화 수와 비교

엔터테인먼트 부문에서도 선형 회귀를 적용합니다. 이 프로젝트에서는 National Film Awards 후보로 지명된 영화의 예산을 이 상을 수상한 영화 수와 비교해야 합니다. 영화의 예산이 상을 받을 확률에 영향을 미치는지 여부를 알 수 있습니다. 지난 5년(2014-19) 데이터로 시작할 수 있습니다. 그리고 한 단계 더 나아가고 싶다면 더 많은 연도의 데이터를 추가하고 프로젝트를 더 어렵게 만들 수 있습니다.

더 읽어보기: 초보자를 위한 15가지 흥미로운 기계 학습 프로젝트 아이디어

마지막 생각들

프로젝트 목록의 끝에 도달했습니다. 이 선형 회귀 프로젝트 아이디어가 도움이 되었기를 바랍니다. 선형 회귀 또는 이러한 프로젝트 아이디어에 대해 질문이 있으면 언제든지 문의하십시오.

반면에 선형 회귀에 대해 자세히 알아보려면 이 주제에 대한 많은 귀중한 리소스, 가이드 및 기사를 찾을 수 있는 블로그를 방문하는 것이 좋습니다. 우선 기계 학습의 선형 회귀에 대한 가이드가 있습니다 .

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