9 个有趣的线性回归项目想法和初学者主题 [2022]

线性回归是机器学习中的热门话题。 它是一种监督学习算法，在许多领域都有应用。 如果您正在学习这个主题并想测试您的技能，那么您应该尝试一些线性回归项目。 在本文中，我们讨论的是相同的。

我们有针对不同技能水平和领域的线性回归项目想法，以便您可以根据自己的专业知识和兴趣选择一种。 此外，您可以通过增加（或减少）您在数据集中添加的数据值来修改我们在此处提到的任何项目的挑战级别。

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什么是线性回归？

线性回归是机器学习中的一种监督学习算法。 它根据自变量对预测值进行建模，并有助于找到这些变量与预测之间的关系。 回归模型取决于自变量和因变量之间的关系以及它们使用的变量数量。

线性回归根据自变量 (x) 预测因值 (y)。 这里的输出是依赖值，输入是独立值。 线性回归的假设函数如下：

Y = 1 + 2 x

线性回归模型找到最佳线，根据提供的 x 值预测 y 的值。 为了获得最佳线，它会为1和2找到最合适的值。 1是截距， 2是x的系数。 当我们找到1和2的最佳值时，我们也会找到线性回归的最佳线。

现在我们已经讨论了线性回归的基本概念，我们可以继续我们的线性回归项目想法。

我们的顶级线性回归项目理念

想法#1：预算一个长途驾驶

假设您想要长途驾车（从德里到 Lonawala）。 在进行这么长时间的旅行之前，最好准备预算并弄清楚您需要在特定部分花费多少。 您可以在此处使用线性回归模型来确定您必须获得的 gas 成本。

在这个线性回归中，您必须支付的总金额将是因变量，这意味着它将是我们模型的输出。 目的地之间的距离将是自变量。 为了使模型简单，我们可以假设燃料价格在旅途中保持不变。

您可以为此项目选择任意两个目的地。 对于初学者来说，这是一个很棒的项目创意，因为它可以让你清楚地试验和理解这个概念。 此外，您也可以在计划长途驾驶时使用该模型！

想法2：将失业率与股市收益进行比较

如果您是经济学爱好者，或者如果您想在该领域使用您的机器学习知识，那么这对您来说是最好的线性回归项目创意之一。 我们都知道失业是我们国家的一个重大问题。 在这个项目中，我们会发现失业率与股市收益之间的关系。

您可以使用政府的官方数据来获取失业率，并使用它来确定它与股市收益之间是否存在关系。

阅读： Python 中的线性回归实现

想法3：将击球手的薪水与他们每场比赛的平均得分进行比较

板球很容易成为印度最受欢迎的运动。 您可以在这个简单但令人兴奋的项目中使用您的机器学习知识，您将在其中绘制击球手的薪水与他们在每场比赛中的平均得分之间的关​​系。 我们的板球运动员是世界上收入最高的运动员之一。 在这个项目上工作将帮助您了解他们的击球率对他们的收入有多大影响。

如果您是初学者，您可以从一支球队开始并查看其击球手的薪水。 另一方面，如果你想更进一步，你可以考虑多支球队（澳大利亚、英格兰、南非等），并检查他们的击球手的薪水。

想法#4：将一个月中的日期与月薪进行比较

该项目探索机器学习在人力资源和管理中的应用。 它属于初级线性回归项目，所以如果你之前没有做过这样的项目，那么你可以从这个开始。 在这里，您将获取一个月中存在的日期并将其与月薪进行比较。

建立两个变量之间的关系后，您可以探索当前工资是否是最优的。 您可以选择任何职业并找到其平均工资作为自变量。 您可以通过讨论除原始工作之外的许多其他工作来使该项目更具挑战性。

想法#5：比较全球平均气温和污染水平

污染及其对环境的影响是一个重要的讨论话题。 最近的大流行也向我们展示了我们仍然可以如何拯救我们的环境。 您也可以在该领域使用您的机器学习技能。 该项目将帮助您了解机器学习如何解决该领域中存在的各种问题。

在这里，您将获取几年内的全球平均温度，并将其与该期间发生的污染水平进行比较。 在这个主题上创建一个线性回归模型很容易，而且不需要太多的努力。 但是，它肯定会帮助您尝试机器学习技能。

想法#6：将当地温度与雨量进行比较

对于自然和环境爱好者来说，这是另一个令人兴奋的项目创意。 在这个项目中，您必须找到当地温度与那里发生的降雨量之间的关系。 完成此项目后，您将了解如何在地理和相关学科中使用线性回归和其他机器学习技术。

您应该以摄氏度为单位保持温度，以毫米（毫米）为单位保持降雨量。 对于初学者，您可以考虑该国的一些著名城市（例如新德里、孟买、浦那、斋浦尔），并在完成项目时添加更多。

想法#7：比较人类的平均年龄和他们的睡眠量

睡眠一直让我们的科学家着迷。 如果你也对这个话题着迷，那么你应该研究这个。 在这个项目中，你必须将人们的平均寿命与他们的睡眠时间进行比较。

如果您想进入具有机器学习专业知识的生物技术或神经科学领域，那么这是您的绝佳选择。 它将帮助您探索线性回归在这些领域的应用。 关于这个主题的研究论文很多，因此您可以轻松找到相关数据源。

想法#8：比较河流中沉积物的百分比及其排放量

对于环境和地理爱好者来说，这是另一个令人兴奋的项目创意。 在这里，您必须将水中存在的沉积物百分比与其排放量进行比较。 您可以从一条河流开始，并通过添加更多溪流使其更具挑战性。 同样，如果您以前没有从事过线性回归项目，您可以从一条小溪流（或一条大河的一段）开始。

河流的流量是通过其渠道的体积。 它是流过某一点的水的总量，是衡量河流流量的单位，以立方米每秒为单位。 沉积物是存在于溪流中的固体物质，它们通过河流移动并沉积到新的位置。

想法 9：将国家电影奖提名电影的预算与获得这些奖项的电影数量进行比较

您也在娱乐领域应用线性回归。 在这个项目中，您必须将获得国家电影奖提名的电影的预算与获得这些奖项的电影数量进行比较。 您会发现一部电影的预算是否会影响其获奖的可能性。 您可以从过去五年 (2014-19) 的数据开始。 如果你想更进一步，那么你可以添加更多年份的数据，让项目更具挑战性。

另请阅读：初学者的 15 个有趣的机器学习项目创意

最后的想法

我们已经到了项目列表的末尾。 我们希望您发现这些线性回归项目想法对您有所帮助。 如果您对线性回归或这些项目想法有任何疑问，请随时向我们提问。

另一方面，如果您想了解有关线性回归的更多信息，那么我们建议您访问我们的博客，在那里您可以找到许多关于该主题的宝贵资源、指南和文章。 首先，这是我们关于机器学习中的线性回归的指南。

您可以与upGrad一起查看IIT 德里的机器学习执行 PG 计划。 IIT德里是印度最负盛名的机构之一。 拥有超过 500 多名在主题方面最优秀的内部教职员工。