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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!
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
Lezioni
Crediti
"ML con regressione" scritto con ♥️ da Jen Looper
♥️ I collaboratori del quiz includono: Muhammad Sakib Khan Inan e Ornella Altunyan
L'insieme di dati relativi alla zucca è suggerito da questo progetto su Kaggle e i suoi dati provengono dai Rapporti Standard sui Mercati Terminali delle Colture Speciali 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.