9 個有趣的線性回歸項目想法和初學者主題 [2022]

線性回歸是機器學習中的熱門話題。 它是一種監督學習算法，在許多領域都有應用。 如果您正在學習這個主題並想測試您的技能，那麼您應該嘗試一些線性回歸項目。 在本文中，我們討論的是相同的。

我們有針對不同技能水平和領域的線性回歸項目想法，以便您可以根據自己的專業知識和興趣選擇一種。 此外，您可以通過增加（或減少）您在數據集中添加的數據值來修改我們在此處提到的任何項目的挑戰級別。

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什麼是線性回歸？

線性回歸是機器學習中的一種監督學習算法。 它根據自變量對預測值進行建模，並有助於找到這些變量與預測之間的關係。 回歸模型取決於自變量和因變量之間的關係以及它們使用的變量數量。

線性回歸根據自變量 (x) 預測因值 (y)。 這裡的輸出是依賴值，輸入是獨立值。 線性回歸的假設函數如下：

Y = 1 + 2 x

線性回歸模型找到最佳線，根據提供的 x 值預測 y 的值。 為了獲得最佳線，它會為1和2找到最合適的值。 1是截距， 2是x的係數。 當我們找到1和2的最佳值時，我們也會找到線性回歸的最佳線。

現在我們已經討論了線性回歸的基本概念，我們可以繼續我們的線性回歸項目想法。

我們的頂級線性回歸項目理念

想法#1：預算一個長途駕駛

假設您想要長途駕車（從德里到 Lonawala）。 在進行這麼長時間的旅行之前，最好準備預算並弄清楚您需要在特定部分花費多少。 您可以在此處使用線性回歸模型來確定您必須獲得的 gas 成本。

在這個線性回歸中，您必須支付的總金額將是因變量，這意味著它將是我們模型的輸出。 目的地之間的距離將是自變量。 為了使模型簡單，我們可以假設燃料價格在旅途中保持不變。

您可以為此項目選擇任意兩個目的地。 對於初學者來說，這是一個很棒的項目創意，因為它可以讓你清楚地試驗和理解這個概念。 此外，您也可以在計劃長途駕駛時使用該模型！

想法2：將失業率與股市收益進行比較

如果您是經濟學愛好者，或者如果您想在該領域使用您的機器學習知識，那麼這對您來說是最好的線性回歸項目創意之一。 我們都知道失業是我們國家的一個重大問題。 在這個項目中，我們會發現失業率與股市收益之間的關係。

您可以使用政府的官方數據來獲取失業率，並使用它來確定它與股市收益之間是否存在關係。

閱讀： Python 中的線性回歸實現

想法3：將擊球手的薪水與他們每場比賽的平均得分進行比較

板球很容易成為印度最受歡迎的運動。 您可以在這個簡單但令人興奮的項目中使用您的機器學習知識，您將在其中繪製擊球手的薪水與他們在每場比賽中的平均得分之間的關係。 我們的板球運動員是世界上收入最高的運動員之一。 在這個項目上工作將幫助您了解他們的擊球率對他們的收入有多大影響。

如果您是初學者，您可以從一支球隊開始並查看其擊球手的薪水。 另一方面，如果你想更進一步，你可以考慮多支球隊（澳大利亞、英格蘭、南非等），並檢查他們的擊球手的薪水。

想法#4：將一個月中的日期與月薪進行比較

該項目探索機器學習在人力資源和管理中的應用。 它屬於初級線性回歸項目，所以如果你之前沒有做過這樣的項目，那麼你可以從這個開始。 在這裡，您將獲取一個月中存在的日期並將其與月薪進行比較。

建立兩個變量之間的關係後，您可以探索當前工資是否是最優的。 您可以選擇任何職業並找到其平均工資作為自變量。 您可以通過討論除原始工作之外的許多其他工作來使該項目更具挑戰性。

想法#5：比較全球平均氣溫和污染水平

污染及其對環境的影響是一個重要的討論話題。 最近的大流行也向我們展示了我們仍然可以如何拯救我們的環境。 您也可以在該領域使用您的機器學習技能。 該項目將幫助您了解機器學習如何解決該領域中存在的各種問題。

在這裡，您將獲取幾年內的全球平均溫度，並將其與該期間發生的污染水平進行比較。 在這個主題上創建一個線性回歸模型很容易，而且不需要太多的努力。 但是，它肯定會幫助您嘗試機器學習技能。

想法#6：將當地溫度與雨量進行比較

對於自然和環境愛好者來說，這是另一個令人興奮的項目創意。 在這個項目中，您必須找到當地溫度與那裡發生的降雨量之間的關係。 完成此項目後，您將了解如何在地理和相關學科中使用線性回歸和其他機器學習技術。

您應該以攝氏度為單位保持溫度，以毫米（毫米）為單位保持降雨量。 對於初學者，您可以考慮該國的一些著名城市（例如新德里、孟買、浦那、齋浦爾），並在完成項目時添加更多。

想法#7：比較人類的平均年齡和他們的睡眠量

睡眠一直讓我們的科學家著迷。 如果你也對這個話題著迷，那麼你應該研究這個。 在這個項目中，你必須將人們的平均壽命與他們的睡眠時間進行比較。

如果您想進入具有機器學習專業知識的生物技術或神經科學領域，那麼這是您的絕佳選擇。 它將幫助您探索線性回歸在這些領域的應用。 關於這個主題的研究論文很多，因此您可以輕鬆找到相關數據源。

想法#8：比較河流中沉積物的百分比及其排放量

對於環境和地理愛好者來說，這是另一個令人興奮的項目創意。 在這裡，您必須將水中存在的沉積物百分比與其排放量進行比較。 您可以從一條河流開始，並通過添加更多溪流使其更具挑戰性。 同樣，如果您以前沒有從事過線性回歸項目，您可以從一條小溪流（或一條大河的一段）開始。

河流的流量是通過其渠道的體積。 它是流過某一點的水的總量，是衡量河流流量的單位，以立方米每秒為單位。 沉積物是存在於溪流中的固體物質，它們通過河流移動並沉積到新的位置。

想法 9：將國家電影獎提名電影的預算與獲得這些獎項的電影數量進行比較

您也在娛樂領域應用線性回歸。 在這個項目中，您必須將獲得國家電影獎提名的電影的預算與獲得這些獎項的電影數量進行比較。 您會發現一部電影的預算是否會影響其獲獎的可能性。 您可以從過去五年 (2014-19) 的數據開始。 如果你想更進一步，那麼你可以添加更多年份的數據，讓項目更具挑戰性。

另請閱讀：初學者的 15 個有趣的機器學習項目創意

最後的想法

我們已經到了項目列表的末尾。 我們希望您發現這些線性回歸項目想法對您有所幫助。 如果您對線性回歸或這些項目想法有任何疑問，請隨時向我們提問。

另一方面，如果您想了解有關線性回歸的更多信息，那麼我們建議您訪問我們的博客，在那裡您可以找到許多關於該主題的寶貴資源、指南和文章。 首先，這是我們關於機器學習中的線性回歸的指南。

您可以與upGrad一起查看IIT 德里的機器學習執行 PG 計劃。 IIT德里是印度最負盛名的機構之一。 擁有超過 500 多名在主題方面最優秀的內部教職員工。