La regressione lineare è una tecnica statistica utilizzata per studiare la relazione tra una variabile dipendente (o target) e una o più variabili indipendenti (o feature). Lo scopo della regressione lineare è quello di trovare una linea retta che rappresenti al meglio la relazione tra le variabili.
La regressione lineare viene utilizzata principalmente per due scopi:
1. Predizione: una volta stabilita la relazione tra le variabili, è possibile utilizzare il modello per fare previsioni sulla variabile dipendente, dato un valore delle variabili indipendenti. Ad esempio, se si ha un dataset contenente informazioni sulle dimensioni delle case (variabili indipendenti) e sui prezzi (variabile dipendente), è possibile utilizzare la regressione lineare per fare previsioni sui prezzi delle case, date le loro dimensioni.
2. Analisi della relazione: la regressione lineare permette di capire se e in che modo le variabili indipendenti influenzano la variabile dipendente. Attraverso l'analisi dei coefficienti della regressione, è possibile determinare l'entità e la direzione dell'effetto che ogni variabile indipendente ha sulla variabile dipendente. Ad esempio, se si utilizza la regressione lineare per analizzare la relazione tra l'età e il reddito, è possibile determinare se c'è una correlazione positiva o negativa tra le due variabili.
Per calcolare la regressione lineare, si utilizza l'algoritmo dei minimi quadrati. L'obiettivo dell'algoritmo è quello di minimizzare la somma dei quadrati delle differenze tra i valori osservati della variabile dipendente e i valori predetti dal modello. In altre parole, si cerca di trovare la linea retta che minimizza l'errore di previsione.
La regressione lineare può essere applicata a diversi tipi di dati, sia numerici che categorici. Nel caso di variabili categoriche, è necessario utilizzare una codifica appropriata, come la codifica one-hot.
Python offre diverse librerie per eseguire la regressione lineare, come scikit-learn e statsmodels. Queste librerie forniscono funzioni per addestrare il modello di regressione lineare, fare previsioni e analizzare i risultati.
In conclusione, la regressione lineare è uno strumento statistico fondamentale per analizzare la relazione tra variabili e fare previsioni. È ampiamente utilizzata in molti campi, come l'economia, la finanza, la medicina e l'ingegneria.
Qui sotto il link da dove scaricare liberamente il file .py che esegue predizioni su Bitcoin. Ricordo che le previsioni di questo programma non sono affidabili, ma solo un esempio di regressione lineare.
https://drive.google.com/file/d/19dtKuD7OjQMKGP0KiVnsnhawVBN4IzoC/view?usp=drivesdk
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