{"id":62,"date":"2021-12-26T15:57:23","date_gmt":"2021-12-26T14:57:23","guid":{"rendered":"https:\/\/nit.it\/?p=62"},"modified":"2021-12-26T15:57:24","modified_gmt":"2021-12-26T14:57:24","slug":"introduzione-alla-regressione-ed-alle-differenze-con-la-classificazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/nit.it\/index.php\/2021\/12\/26\/introduzione-alla-regressione-ed-alle-differenze-con-la-classificazione\/","title":{"rendered":"Introduzione alla Regressione ed alle differenze con la Classificazione."},"content":{"rendered":"\n

Supponiamo di voler realizzare un sistema in grado di prevedere il prezzo di un’auto usata<\/strong> con un sistema di apprendimento automatico<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Gli input sono gli attributi dell’auto (marca, anno, cilindrata, chilometraggio e altre informazioni) che riteniamo influenzino il valore di un’auto mentre l’output \u00e8 il prezzo dell\u2019auto.<\/p>\n\n\n\n

Nota:<\/strong> I problemi in cui l’output \u00e8 un numero sono problemi di regressione.<\/strong><\/em><\/p>\n\n\n\n

Siano X gli attributi dell’auto e Y il prezzo dell’auto.<\/p>\n\n\n\n

Rilevando le transazioni passate, possiamo raccogliere dati di addestramento e con un programma di Machine Learning<\/strong> e possiamo adattare una funzione a questi dati per apprendere Y in funzione di X<\/strong>.<\/p>\n\n\n\n

Un esempio \u00e8 dato nella seguente figura dove la funzione adattata \u00e8 della forma:<\/p>\n\n\n\n

y = wx + w0<\/strong> per opportuni valori di w e w0.<\/p>\n\n\n\n

\"\"
Modello e training set di previsione del prezzo di auto usate<\/figcaption><\/figure><\/div>\n\n\n\n

Nota: L\u2019immagine mostra un set di dati di addestramento delle auto usate. Per semplicit\u00e0, il chilometraggio viene preso come unico attributo di input e viene utilizzato un modello lineare.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Sia la regressione che la classificazione sono problemi di apprendimento supervisionato in cui c’\u00e8 un input, X, un output Y.<\/p>\n\n\n\n

Il compito \u00e8 imparare la mappatura dall’input all’output. L’approccio nell’apprendimento automatico consiste nell\u2019 assumere un modello definito e un insieme di parametri:<\/p>\n\n\n\n

y = g(x|\u03b8)<\/strong><\/p>\n\n\n\n

dove g(\u00b7)<\/strong> \u00e8 il modello e \u03b8<\/strong> sono i suoi parametri.<\/p>\n\n\n\n

Ma tra Classificazione e Regressione vi sono due differenze importanti relative all\u2019output y e al modello g(\u00b7):<\/strong><\/p>\n\n\n\n

  1. In un problema di classificazione y \u00e8 un codice di classe mentre in un problema di regressione \u00e8 un valore numerico.<\/li>
  2. In un problema di classificazione g(\u00b7) \u00e8 la funzione discriminante che separa le istanze di classi diverse mentre in un problema di regressione \u00e8 la funzione di regressione.<\/li><\/ol>\n\n\n\n

    Il programma di machine learning ottimizza i parametri, in modo tale che l’errore di approssimazione sia ridotto al minimo<\/strong>, ovvero le nostre stime siano il pi\u00f9 vicino possibile ai valori corretti forniti nell\u2019addestramento. Ad esempio, nella figura 1.2, il modello \u00e8 lineare e w e w0 sono i parametri ottimizzati per il miglior adattamento al training set.<\/p>\n\n\n\n

    Nei casi in cui il modello lineare \u00e8 troppo restrittivo, si pu\u00f2 usare ad esempio un modello quadratico \u00a0o un polinomio di ordine superiore<\/strong>, o qualsiasi altra funzione non lineare dell’input, questa volta ottimizzando i suoi parametri per il miglior adattamento.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Supponiamo di voler realizzare un sistema in grado di prevedere il prezzo di un’auto usata con un sistema di apprendimento automatico. Gli input sono gli attributi dell’auto (marca, anno, cilindrata, chilometraggio e altre informazioni) che riteniamo influenzino il valore di un’auto mentre l’output \u00e8 il prezzo dell\u2019auto. Nota: I problemi in cui l’output \u00e8 un … <\/p>\n

    Leggi tutto “Introduzione alla Regressione ed alle differenze con la Classificazione.”<\/span><\/a><\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":[],"categories":[1],"tags":[],"yoast_head":"\nIntroduzione alla Regressione ed alle differenze con la Classificazione. - Esplorando il Futuro della Tecnologia e dello Sviluppo<\/title>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/nit.it\/index.php\/2021\/12\/26\/introduzione-alla-regressione-ed-alle-differenze-con-la-classificazione\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"it_IT\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Introduzione alla Regressione ed alle differenze con la Classificazione. - Esplorando il Futuro della Tecnologia e dello Sviluppo\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Supponiamo di voler realizzare un sistema in grado di prevedere il prezzo di un’auto usata con un sistema di apprendimento automatico. 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