10 Meilleures Bases de Données Open Source pour la Régression Linéaire

La régression linéaire est un outil essentiel pour les scientifiques des données et les analystes dans l'analyse des données et l'apprentissage machine. Pour ceux qui souhaitent approfondir leur compréhension ou s'engager dans une pratique concrète, nous espérons que ce guide vous guidera à travers une liste soigneusement sélectionnée de données ouvertes pour la régression linéaire. Chaque ensemble de données est disponible pour un téléchargement immédiat et offre de précieuses opportunités de pratiquer des tâches de régression linéaire et de modélisation prévisionnelle.

Souvenez-vous, les machines ont besoin de données pour apprendre. Ainsi, les ensembles de données répertoriés ici vous permettront d'effectuer des tâches de régression et de fournir une plateforme pour que vous puissiez compléter les défis assignés. Alors, plongeons dans le monde des données !

Nos ensembles de données ouvertes préférés pour la régression linéaire

1. Statistiques de l'OMS sur l'espérance de vie

Le jeu de données sur les statistiques de l'OMS concernant l'espérance de vie est un ensemble de données complet compilé par l'Organisation mondiale de la santé et les Nations Unies. Il suit les facteurs qui affectent l'espérance de vie. L'ensemble de données contient 2938 lignes et 22 colonnes, y compris le pays, l'année, le statut de développement, la mortalité des adultes, l'espérance de vie, les décès d'enfants, la consommation d'alcool par habitant, les dépenses de santé d'un pays, la couverture vaccinale, l'IMC, les décès d'enfants de moins de cinq ans, les décès dus au VIH/sida, le PIB, la population, l'état corporel, les informations sur les revenus et l'éducation.

2. Jeu de données du marché aux poissons

Le jeu de données du marché aux poissons est une excellente ressource pour la régression linéaire multiple et l'analyse multivariée.

Au cœur de ce jeu de données, le jeu de données du marché aux poissons va au-delà de simples listes d'espèces de poissons ; il fournit un portrait nuancé de chaque spécimen, y compris des métriques cruciales telles que le poids, la longueur, la hauteur et la largeur. Ce niveau de détail granulaire permet aux chercheurs d'explorer en profondeur les relations multifacettes entre ces variables, découvrant des insights qui peuvent éclairer les stratégies marketing, les décisions de prix et les optimisations de la chaîne d'approvisionnement dans l'industrie de la pêche.

Que ce soit pour explorer les relations entre les dimensions des poissons et les prix du marché ou pour enquêter sur l'influence des facteurs environnementaux sur la taille et l'abondance des poissons, le jeu de données du marché aux poissons offre une riche tapisserie de données attendant d'être explorée.

De plus, la disponibilité d'informations multivariées au sein de l'ensemble de données ouvre des voies à une analyse sophistiquée, permettant aux chercheurs de discerner des schémas et des corrélations qui pourraient autrement rester cachés. En s'appuyant sur des techniques de régression linéaire multiple, les analystes peuvent démêler l'interaction complexe entre divers facteurs, identifiant les moteurs clés de la dynamique du marché du poisson et éclaircissant des stratégies pour améliorer la compétitivité et la durabilité du marché.

Munis d'insights empiriques issus d'analyses rigoureuses, les parties prenantes du secteur de la pêche peuvent prendre des décisions éclairées qui optimisent le rendement économique et promeuvent une gestion responsable des ressources marines pour les générations à venir. Le jeu de données du marché aux poissons dépasse son simple rôle de collection de points de données ; il émerge comme une pierre angulaire pour la recherche empirique et la prise de décisions fondées sur des preuves dans la gestion des pêches et le commerce aquatique.

3. Challenge de régression OLS

Le challenge de régression OLS nécessite de prédire les taux de mortalité par cancer pour les comtés américains. Le fichier CSV inclut des données de cancer.gov, clinicaltrials.gov et l'American Community Survey. Il fournit des informations sur le cancer aux États-Unis, y compris les taux de mortalité, les cas signalés, le nom du comté, le revenu par comté, la population, les démographies, et plus encore.

4. Qualité du vin rouge

Sourced from the UCI Machine Learning Repository, le jeu de données sur la qualité du vin rouge peut être utilisé pour la modélisation de régression et les tâches de classification. Il fournit des informations sur les propriétés chimiques de différents types de vin et leur corrélation avec la qualité globale.

L'ensemble de données fournit un portrait multifacette de chaque variante de vin, englobant des attributs chimiques cruciaux tels que les niveaux d'acidité, la teneur en sucre résiduel, le pH, la teneur en alcool, et plus encore. Ces détails granulaires posent les bases d'analyses approfondies pour dénouer les relations nuancées entre la composition chimique et la perception sensorielle, éclairant ainsi les facteurs sous-jacents à la qualité du vin.

Que ce soit pour prédire la qualité du vin en fonction des profils chimiques ou pour classifier les vins en différentes catégories de qualité, l'ensemble de données sur la qualité du vin rouge offre d'innombrables opportunités d'exploration et de découverte.

De plus, la pertinence de cet ensemble de données pour la modélisation de régression permet aux chercheurs de plonger dans des analyses prédictives, prévoyant la qualité des vins rouges en fonction de leur composition chimique avec un haut degré de précision. En s'appuyant sur des techniques de modélisation avancées, les analystes peuvent identifier des marqueurs chimiques clés associés aux vins de qualité supérieure, ouvrant la voie à des mesures de contrôle de qualité améliorées et à des interventions ciblées au sein de l'industrie du vin rouge.

5. Jeu de données de véhicules de CarDekho

Le jeu de données de véhicules de CarDekho est idéal pour la prédiction des prix. Il fournit des informations sur les voitures et les motos répertoriées sur CarDekho.com. Les données se trouvent dans un fichier CSV, comprenant des colonnes pour le modèle, l'année, le prix de vente, le prix de salle d'exposition, le kilométrage, le type de carburant, le type de vendeur, la transmission, et le nombre de précédents propriétaires.

6. Régression linéaire du cancer

Le jeu de données de régression linéaire du cancer est un excellent point de départ. Cet ensemble de données, dérivé de cancer.gov, fournit une image complète de la mortalité liée au cancer aux États-Unis.

Ce qui distingue cet ensemble de données est l'ampleur des données et la documentation minutieuse et les orientations fournies à son sujet. Accompagné d'un guide détaillé, il sert de plus qu'une simple collection de chiffres ; il devient une feuille de route pour naviguer dans les complexités de l'analyse des données sur le cancer. Depuis les étapes initiales de sourcing et de préparation des données jusqu'à l'étude exploratoire, la sélection de modèles, les diagnostics et l'interprétation, chaque étape est soigneusement expliquée, garantissant que les chercheurs peuvent extraire avec confiance des insights significatifs.

Les chercheurs qui utilisent cet ensemble de données ne se contentent pas de manipuler des chiffres ; ils dénouent la tapisserie complexe des tendances de mortalité par cancer, identifient les facteurs de risque potentiels et explorent des voies d'intervention et de prévention. Que ce soit en examinant l'impact des variables démographiques, des facteurs environnementaux ou de l'accès aux ressources de soins de santé, cet ensemble de données fournit une base solide pour réaliser des analyses rigoureuses et développer des modèles prédictifs afin d'éclairer la prise de décision en politique de santé publique et en pratique clinique.

À mesure que les chercheurs plongent plus profondément dans cet ensemble de données, ils découvrent d'innombrables opportunités pour faire avancer notre compréhension de l'épidémiologie du cancer et informer des interventions ciblées pour réduire le fardeau du cancer et améliorer les résultats des patients. En s'appuyant sur les insights tirés de cet ensemble, les parties prenantes tout au long du continuum de soins de santé peuvent travailler vers un avenir où le cancer n'est pas seulement traitable mais préventif, conduisant finalement à de meilleurs résultats de santé et à une meilleure qualité de vie pour les individus et les communautés touchées par cette maladie dévastatrice.

7. Prédiction des prix de l'immobilier

Le jeu de données de prédiction de prix de l'immobilier est conçu pour l'analyse des régressions, la régression linéaire, la régression multiple et les modèles prédictifs. Il fournit des données sur la date d'achat, l'âge de la maison, l'emplacement, la distance à la station MRT la plus proche, et le prix de la maison par unité de surface.

8. Coûts d'assurance médicale

Inspiré par le livre de Brett Lantz Machine Learning with R, le jeu de données sur les coûts de l'assurance médicale contient des informations médicales et des coûts facturés par les compagnies d'assurance santé. Avec 1338 lignes de données, il comprend des colonnes pour l'âge, le sexe, l'IMC, les enfants, le fait d'être fumeur, la région et les charges d'assurance.

9. Jeu de données de la Bourse de New York

Le jeu de données de la Bourse de New York est un véritable trésor pour quiconque cherchant à déchiffrer les complexités de l'un des marchés financiers les plus dynamiques au monde. Se vantant d'une vaste gamme de données historiques soigneusement organisées en quatre fichiers CSV distincts – à savoir, les prix, les prix ajustés en fonction des splits, les titres, et les fondamentaux – cet ensemble de données offre une vue panoramique des dynamiques du marché et de la performance des entreprises sur des périodes significatives. Son riche répertoire d'informations est un témoignage de l'interaction complexe de milliers de facteurs qui façonnent les mouvements du marché boursier et le sentiment des investisseurs.

Pour les chercheurs et les analystes, le jeu de données de la Bourse de New York représente plus qu'une simple collection de chiffres ; il incarne une passerelle vers la compréhension des principes fondamentaux et des complexités qui sous-tendent les marchés financiers. Cet ensemble de données présente une toile expansive pour des enquêtes empiriques et des investigations guidées par les données, allant de la modélisation prédictive des mouvements des prix des actions à l'exploration nuancée des techniques de régression linéaire en rolling.

10. Données CDC : Nutrition, Activité Physique, Obésité

Les données CDC du Système de Surveillance des Facteurs de Risque Comportementaux présentent des informations sur l'activité physique, le poids, et le régime alimentaire moyen de l'adulte. Cet ensemble de données est une ressource inestimable pour les études liées à la santé et à la nutrition.

Enfin, nous avons compilé cette fantastique compilation des 65 meilleurs ensembles de données gratuits pour l'apprentissage machine. La liste est un trésor d'informations pour ceux qui cherchent à explorer davantage de données.

Nous espérons que cette liste vous a non seulement montré un peu plus de la puissance de la régression linéaire et comment elle est devenue un outil essentiel pour l'analyse des données et les experts en apprentissage machine, mais également vous a aidé à vous équiper avec les différents ensembles de données utilisés aujourd'hui.

À la prochaine, bonne exploration des données !