Comprendere la regressione lineare in soli 5 minuti: una panoramica completa
In un'affascinante esplorazione dei dati, ci immergiamo nei rapporti tra vari fattori economici e sociali e l'aspettativa di vita. Utilizzando il dataset 'Aspettativa di vita (WHO)' su Kaggle, abbiamo cercato di prevedere l'aspettativa di vita media di una persona in un dato paese in un dato anno in base a diverse variabili.
Lo studio ha rivelato una moderata correlazione positiva tra il Prodotto Interno Lordo (PIL) e l'aspettativa di vita, con un coefficiente di correlazione di 0,44. Ciò suggerisce che man mano che il PIL aumenta, anche l'aspettativa di vita tenderà a salire.
In modo interessante, c'è anche una forte correlazione positiva tra l'istruzione e l'aspettativa di vita, con un coefficiente di correlazione di 0,73. Ciò indica che livelli più elevati di istruzione sono associati a una vita più lunga.
Tuttavia, il rapporto tra il consumo di alcol e l'aspettativa di vita potrebbe sorprendere alcuni. C'è una moderata correlazione positiva tra i due, con un coefficiente di correlazione di 0,40. Ciò potrebbe suggerire che in alcuni contesti, il consumo moderato di alcol potrebbe essere legato a una vita più lunga.
Per modellare questi rapporti non lineari, abbiamo utilizzato la regressione polinomiale. Questa forma di analisi della regressione ci consente di modellare il rapporto come un polinomio di grado n in x. Ad esempio, la regressione lineare multipla può essere utilizzata per analizzare il prezzo di un'auto in base a fattori come la potenza, la dimensione e il valore del marchio, mentre la regressione polinomiale può aiutare a prevedere diversi esiti, come le vendite, l'impatto dei gas serra sulle temperature globali e il rendimento delle colture in base alle precipitazioni.
Per implementare la regressione polinomiale, sono necessari pochi linee di codice in più. Per fortuna, la libreria scikit-learn fornisce una classe LinearRegression per utilizzare la regressione lineare semplice e estenderla alla regressione polinomiale è semplice.
Nel nostro análisis, abbiamo seguito la Parte 1 e la Parte 2 dei post del blog EDA per la preparazione dei dati. Abbiamo anche introdotto il concetto di conversione dei dati categorici (paesi) in variabili fittizie e la valutazione del fattore di inflazione della varianza (VIF) di tutte le variabili.
Il modello di regressione polinomiale multipla è stato creato con un Errore Assoluto Medio (MAE) di 8,22 e un intervallo di 44,4. Ciò significa che, in media, le nostre previsioni del modello erano a 8,22 anni di distanza dall'aspettativa di vita effettiva, con la differenza più grande di 44,4 anni.
Il dataset dell'Aspettativa di vita su Kaggle è stato originariamente pubblicato dal repository di apprendimento automatico dell'Università della California, Irvine (UCI). Anche se Kaggle ospita il dataset, i ricercatori o le altre organizzazioni specifiche menzionati come pubblicatori originali su Kaggle non sono specificati.
Per coloro che sono interessati a immergersi più a fondo nella matematica dietro la regressione lineare, Khan Academy offre video illuminanti sull'argomento.
In conclusione, il nostro análisis fornisce preziose informazioni sui rapporti tra i fattori economici e sociali e l'aspettativa di vita. Man mano che continuiamo a esplorare questi rapporti, speriamo di acquisire una migliore comprensione dei fattori che contribuiscono a una vita più lunga e sana.
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