Progetto: Regressione lineare multipla con scikit-learn

Descrizione

In questo corso di 2 ore basato su progetto, costruirai e valuterai più modelli di regressione lineare usando Python. Userai scikit-learn per calcolare la regressione, usando panda per la gestione dei dati e seaborn per la visualizzazione dei dati. I dati per questo progetto sono costituiti dal famosissimo set di dati pubblicitari per prevedere i ricavi delle vendite basati sulla spesa pubblicitaria attraverso media come TV, radio e giornali.

Entro la fine di questo progetto, sarai in grado di:

- Costruisci modelli di regressione lineare univariata e multivariata utilizzando scikit-learn
- Eseguire l'analisi esplorativa dei dati (EDA) e la visualizzazione dei dati con seaborn
- Valutare l'adattamento e l'accuratezza del modello utilizzando misure numeriche come R² e RMSE
- Modella gli effetti di interazione nella regressione utilizzando tecniche di ingegneria delle caratteristiche di base

Questo corso si svolge sulla piattaforma di progetti pratici di Coursera chiamata Rhyme. Su Rhyme, realizzi progetti in modo pratico nel tuo browser. Avrai accesso immediato a desktop cloud preconfigurati contenenti tutto il software e i dati necessari per il progetto. Tutto è già impostato direttamente nel tuo browser Internet, così puoi concentrarti solo sull'apprendimento. Per questo progetto, ciò significa accesso istantaneo a un desktop cloud con Jupyter Notebooks e Python 3.7 con tutte le librerie necessarie preinstallate.

Note:
- Sarai in grado di accedere al desktop cloud 5 volte. Tuttavia, sarai in grado di accedere ai video delle istruzioni tutte le volte che vuoi.
- Questo corso funziona meglio per gli studenti che risiedono nella regione del Nord America. Attualmente stiamo lavorando per fornire la stessa esperienza in altre regioni.