Modelli di previsione: regressione lineare, regressione polinomiale.

Modulo 1: Introduzione ai Modelli di Previsione Cos’è un modello di previsione e perché è importante Tipi di modelli di previsione: regressione, classificazione, ecc. Panoramica dei principali algoritmi di previsione Applicazioni pratiche della previsione nei dati Modulo 2: la Regressione Lineare Cos'è la regressione lineare Differenza tra regressione lineare semplice e multipla Teoria di base della regressione lineare: variabili indipendenti e dipendenti Concetto di errore e minimi quadrati (OLS - Ordinary Least Squares) Modulo 3: Implementazione della Regressione Lineare in Python Introduzione a scikit-learn e pandas per la regressione lineare Preparazione e pulizia dei dati per la regressione lineare Costruzione di un modello di regressione lineare con LinearRegression() di scikit-learn Interpretazione dei coefficienti del modello e dei valori di previsione Modulo 4: Valutazione della Regressione Lineare Metodi di valutazione del modello: R², MAE, MSE, RMSE Comprensione del significato di R² come misura di adattamento Creazione di grafici di confronto tra valori reali e previsti Modulo 5: Regressione Lineare con Più Variabili (Regressione Multipla) la regressione lineare multipla Espansione della formula di regressione per più variabili indipendenti Creazione di un modello di regressione lineare multipla con più feature Interpretazione dei coefficienti in un modello multiplo Modulo 6: Preprocessing dei Dati per la Regressione Lineare Gestione dei dati mancanti (imputazione, rimozione) Normalizzazione e standardizzazione delle variabili Trattamento delle variabili categoriche (codifica one-hot, label encoding) Divisione del dataset in set di addestramento e test Modulo 7: la Regressione Polinomiale Cos’è la regressione polinomiale e quando usarla Differenze tra regressione lineare e polinomiale Equazione della regressione polinomiale: estensione della regressione lineare con termini quadrati, cubici, ecc. Applicazioni della regressione polinomiale in scenari non lineari Modulo 8: Creazione di un Modello di Regressione Polinomiale in Python Utilizzo di PolynomialFeatures di scikit-learn per la trasformazione delle caratteristiche Implementazione della regressione polinomiale: creazione di un modello di regressione di grado 2, 3, ecc. Visualizzazione dei modelli di regressione polinomiale rispetto ai dati originali Modulo 9: Analisi delle Prestazioni dei Modelli Polinomiali Comportamento della regressione polinomiale con diversi gradi Problemi di overfitting e underfitting nei modelli polinomiali Selezione del grado del polinomio tramite validazione incrociata Confronto delle prestazioni tra regressione lineare e polinomiale Modulo 10: Diagnosi del Modello di Regressione Analisi dei residui per verificare l'assunzione di normalità degli errori Identificazione dei punti di disturbo (outliers) e loro gestione Verifica della linearità e della correlazione tra variabili Analisi della multicollinearità nelle variabili indipendenti Modulo 11: Ottimizzazione dei Modelli di Regressione Tecniche di ottimizzazione per migliorare la performance dei modelli Regularizzazione: Ridge, Lasso e ElasticNet per evitare overfitting Selezione automatica delle feature per la regressione lineare e polinomiale Uso delle metriche di performance per ottimizzare il modello Modulo 12: la Regressione Non Lineare Cos'è la regressione non lineare e quando utilizzarla Differenze tra modelli lineari e non lineari Panoramica delle tecniche di regressione non lineare: alberi decisionali, support vector machine (SVM), regressione a kernel Modulo 13: Applicazioni della Regressione nei Dati Reali Esempi pratici di applicazioni della regressione lineare e polinomiale Case study: previsione delle vendite, analisi del rischio finanziario, analisi delle temperature, ecc. Come scegliere il modello giusto per il problema da risolvere Modulo 14: Visualizzazione dei Modelli di Regressione Visualizzazione delle curve di regressione lineare e polinomiale su grafici 2D e 3D Creazione di grafici interattivi per esplorare i risultati dei modelli Utilizzo di librerie di visualizzazione come Matplotlib e Seaborn per presentare i risultati Modulo 15: Best Practices nella Creazione di Modelli di Previsione Strategie per una corretta progettazione dei modelli di previsione Monitoraggio e aggiornamento dei modelli nel tempo Etica nella modellizzazione dei dati e considerazioni legali Tecniche per la gestione dei dati in scenari complessi