# Modelli di regressione per machine learning ## Argomento regionale: modelli di Regressione per i prezzi della zucca in Nord America 🎃 In Nord America, le zucche sono spesso intagliate in facce spaventose per Halloween. Si scoprirà di più su queste affascinanti verdure! ![jack-o-lantern](../images/jack-o-lanterns.jpg) > Foto di Beth Teutschmann su Unsplash ## Cosa si imparerà Le lezioni in questa sezione riguardano i tipi di regressione nel contesto di machine learning. I modelli di regressione possono aiutare a determinare la _relazione_ tra le variabili. Questo tipo di modello può prevedere valori come lunghezza, temperatura o età, scoprendo così le relazioni tra le variabili mentre analizza i punti dati. In questa serie di lezioni si scoprirà la differenza tra regressione lineare e regressione logistica e quando si dovrebbe usare l'una o l'altra. In questo gruppo di lezioni si imposterà una configurazione per iniziare le attività di machine learning, inclusa la configurazione di Visual Studio Code per gestire i notebook, l'ambiente comune per i data scientist. Si scoprirà Scikit-learn, una libreria per machine learning, e si creeranno i primi modelli, concentrandosi in questo capitolo sui modelli di Regressione. > Esistono utili strumenti a basso codice che possono aiutare a imparare a lavorare con i modelli di regressione. Si provi [Azure Machine Learning per questa attività](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-15963-cxa) ### Lezioni 1. [Gli Attrezzi Necessari](../1-Tools/translations/README.it.md) 2. [Gestione dati](../2-Data/translations/README.it.md) 3. [Regressione lineare e polinomiale](../3-Linear/translations/README.it.md) 4. [Regressione logistica](../4-Logistic/translations/README.it.md) --- ### Crediti "ML con regressione" scritto con ♥️ da [Jen Looper](https://twitter.com/jenlooper) ♥️ I collaboratori del quiz includono: [Muhammad Sakib Khan Inan](https://twitter.com/Sakibinan) e [Ornella Altunyan](https://twitter.com/ornelladotcom) L'insieme di dati relativi alla zucca è suggerito da [questo progetto su](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices) Kaggle e i suoi dati provengono dai [Rapporti Standard sui Mercati Terminali delle Colture Speciali](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice) distribuiti dal Dipartimento dell'Agricoltura degli Stati Uniti. Sono stati aggiunti alcuni punti intorno al colore in base alla varietà per normalizzare la distribuzione. Questi dati sono di pubblico dominio.