9 интересных идей и тем для проекта линейной регрессии для начинающих [2022]

Линейная регрессия — популярная тема в машинном обучении. Это контролируемый алгоритм обучения, который находит применение во многих областях. Если вы изучаете эту тему и хотите проверить свои навыки, вам следует попробовать несколько проектов линейной регрессии. В этой статье мы обсуждаем то же самое.

У нас есть идеи проектов линейной регрессии для разных уровней навыков и областей, чтобы вы могли выбрать один в соответствии со своим опытом и интересами. Кроме того, вы можете изменить уровень сложности любого упомянутого здесь проекта, увеличив (или уменьшив) значения данных, которые вы добавляете в свой набор данных.

Присоединяйтесь к онлайн- курсу глубокого обучения в ведущих университетах мира — магистерским программам, программам последипломного образования для руководителей и продвинутой сертификационной программе в области машинного обучения и искусственного интеллекта, чтобы ускорить свою карьеру.

Что такое линейная регрессия?

Линейная регрессия — это контролируемый алгоритм обучения в машинном обучении. Он моделирует значение прогноза в соответствии с независимыми переменными и помогает найти взаимосвязь между этими переменными и прогнозом. Модели регрессии зависят от взаимосвязи между независимыми и зависимыми переменными, а также от количества переменных, которые они используют.

Линейная регрессия предсказывает зависимое значение (y) в соответствии с независимой переменной (x). Выход здесь является зависимым значением, а вход — независимым значением. Функция гипотезы для линейной регрессии выглядит следующим образом:

Y = 1 + 2 х

Модель линейной регрессии находит лучшую линию, которая предсказывает значение y в соответствии с предоставленным значением x. Чтобы получить наилучшую строку, он находит наиболее подходящие значения для 1 и 2 . 1 — точка пересечения, а 2 — коэффициент при x. Когда мы находим лучшие значения для 1 и 2 , мы также находим лучшую линию для вашей линейной регрессии.

Теперь, когда мы обсудили основные концепции линейной регрессии, мы можем перейти к нашим идеям проекта линейной регрессии.

Наши главные идеи проекта линейной регрессии

Идея № 1: бюджет на долгую поездку

Предположим, вы хотите совершить долгую поездку (из Дели в Лонавалу). Прежде чем отправиться в такое долгое путешествие, лучше всего подготовить бюджет и выяснить, сколько вам нужно потратить на конкретный раздел. Здесь вы можете использовать модель линейной регрессии, чтобы определить стоимость газа, который вам нужно будет получить.

В этой линейной регрессии общая сумма денег, которую вам придется заплатить, будет зависимой переменной, что означает, что это будет результат нашей модели. Расстояние между пунктами назначения будет независимой переменной. Чтобы не усложнять модель, мы можем предположить, что цена на топливо не изменится во время поездки.

Вы можете выбрать любые два направления для этого проекта. Это отличная идея проекта для начинающих, потому что она позволяет вам экспериментировать и четко понимать концепцию. Кроме того, вы можете использовать эту модель, когда планируете долгую поездку!

Идея № 2: Сравните уровень безработицы с прибылью на фондовом рынке

Если вы энтузиаст экономики или хотите использовать свои знания в области машинного обучения в этой области, то это одна из лучших идей проекта линейной регрессии для вас. Все мы знаем, насколько серьезной проблемой для нашей страны является безработица. В этом проекте мы найдем связь между уровнем безработицы и прибылью, происходящей на фондовом рынке.

Вы можете использовать официальные данные от правительства, чтобы получить уровень безработицы и использовать его, чтобы выяснить, есть ли связь между этим и прибылью на фондовом рынке.

Читайте: Реализация линейной регрессии в Python

Идея № 3: Сравните зарплату бэтсменов со средним количеством пробежек, которые они набирают за игру.

Крикет — самая популярная игра в Индии. Вы можете использовать свои знания в области машинного обучения в этом простом, но увлекательном проекте, в котором вы построите зависимость между зарплатами игроков с битой и средним количеством пробежек, которые они набирают в каждой игре. Наши игроки в крикет входят в число самых высокооплачиваемых спортсменов в мире. Работа над этим проектом поможет вам выяснить, в какой степени их средние показатели влияют на их заработок.

Если вы новичок, вы можете начать с одной команды и проверить зарплаты ее игроков с битой. С другой стороны, если вы хотите сделать еще один шаг, вы можете рассмотреть несколько команд (Австралия, Англия, Южная Африка и т. Д.) И также проверить зарплаты их игроков с битой.

Идея № 4: Сравните даты в месяце с месячной зарплатой

Этот проект исследует применение машинного обучения в управлении персоналом и управлении персоналом. Он входит в число проектов линейной регрессии начального уровня, поэтому, если вы раньше не работали над таким проектом, то можете начать с этого. Здесь вы возьмете даты, присутствующие в месяце, и сравните их с месячной зарплатой.

После того, как вы установили взаимосвязь между двумя переменными, вы можете выяснить, является ли текущая заработная плата оптимальной или нет. Вы можете выбрать любую профессию и найти ее среднюю зарплату, чтобы выбрать ее в качестве независимой переменной. Вы можете усложнить этот проект, обсудив множество других заданий помимо исходного.

Идея № 5: Сравните средние глобальные температуры и уровни загрязнения

Загрязнение окружающей среды и его влияние на окружающую среду является важной темой для обсуждения. Недавняя пандемия также показала нам, как мы все еще можем сохранить окружающую среду. Вы также можете использовать свои навыки машинного обучения в этой области. Этот проект поможет вам понять, как машинное обучение может решить различные проблемы, присутствующие в этой области.

Здесь вы возьмете средние глобальные температуры за несколько лет и сравните их с уровнем загрязнения, произошедшим за этот период. Создать модель линейной регрессии по этой теме несложно и не потребует больших усилий. Тем не менее, это, безусловно, поможет вам опробовать свои навыки машинного обучения.

Идея № 6: Сравните местную температуру с количеством дождя

Это еще одна захватывающая идея проекта для любителей природы и окружающей среды. В этом проекте вы должны найти взаимосвязь между местной температурой и количеством дождя. После завершения этого проекта вы увидите, как можно использовать линейную регрессию и другие методы машинного обучения в географии и смежных областях.

Вы должны указывать температуру в градусах Цельсия и количество осадков в мм (миллиметрах). Для начала вы можете рассмотреть несколько известных городов страны (таких как Нью-Дели, Мумбаи, Пуна, Джайпур) и добавить больше по мере завершения проекта.

Идея № 7: Сравните средний возраст людей с продолжительностью их сна

Сон всегда очаровывал наших ученых. И если вы тоже увлечены этой темой, то вам стоит поработать над этой. В этом проекте вы должны сравнить среднюю продолжительность жизни людей с количеством сна, который они получают.

Если вы хотите войти в область биотехнологии или нейробиологии с опытом в области машинного обучения, то это отличный выбор для вас. Это поможет вам изучить применение линейной регрессии в этих секторах. На эту тему существует множество научных работ, поэтому у вас не возникнет проблем с поиском соответствующих источников данных.

Идея № 8: Сравните процент наносов в реке с ее расходом

Это еще одна захватывающая проектная идея для любителей окружающей среды и географии. Здесь вы должны сравнить процент отложений, присутствующих в воде, с уровнем ее расхода. Вы можете начать с одной реки и усложнить задачу, добавив больше потоков. Точно так же вы можете начать с небольшого ручья (или участка гигантской реки), если вы раньше не работали над проектами линейной регрессии.

Расход реки – это объем воды, проходящий через ее русло. Это общий объем воды, протекающей через определенную точку, и единица измерения расхода реки в кубических метрах в секунду. Отложения - это твердые материалы, присутствующие в ручье, которые перемещаются и оседают в новом месте через реку.

Идея № 9: Сравните бюджеты фильмов, номинированных на Национальную кинопремию, с количеством фильмов, получивших эти награды

Вы также применяете линейную регрессию в сфере развлечений. В этом проекте вам предстоит сравнить бюджеты фильмов, номинированных на Национальную кинопремию, с количеством фильмов, получивших эти награды. Вы узнаете, влияет ли бюджет фильма на вероятность получения награды или нет. Вы можете начать с данных за последние пять лет (2014-19). И если вы хотите подняться на уровень выше, вы можете добавить данные за несколько лет и сделать проект более сложным.

Читайте также: 15 интересных идей проектов машинного обучения для начинающих

Последние мысли

Мы достигли конца списка наших проектов. Мы надеемся, что вы нашли эти идеи проекта линейной регрессии полезными. Если у вас есть какие-либо вопросы относительно линейной регрессии или идей этих проектов, не стесняйтесь спрашивать нас.

С другой стороны, если вы хотите узнать больше о линейной регрессии, мы рекомендуем зайти в наш блог, где вы найдете множество ценных ресурсов, руководств и статей по этой теме. Для начала вот наше руководство по линейной регрессии в машинном обучении .

Вы можете проверить программу Executive PG IIT Delhi в области машинного обучения совместно с upGrad . IIT Delhi является одним из самых престижных учебных заведений в Индии. С более чем 500+ штатными преподавателями, которые являются лучшими в своих предметах.