Multiple linear regression model implemented in Python on a dataset of new car characteristics. The aim of the study is to predict the car price based on other independent variables. The analysis also includes the calculation of various performance metrics to assess the model’s accuracy and addresses the issue of correlation between variables.

Modello di regressione lineare multipla implementato con il linguaggio di programmazione Python su un dataset contenente le caratteristiche di auto nuove. L’obiettivo dello studio è predire il prezzo delle auto in base alle altre variabili indipendenti. La trattazione include inoltre il calcolo di vari indicatori di performance per valutare l’accuratezza del modello e affronta il problema della correlazione tra le variabili.

Regressione lineare in Python: un modello previsivo per la determinazione del prezzo delle auto.

PALANCA, SILVIA
2023/2024

Abstract

Multiple linear regression model implemented in Python on a dataset of new car characteristics. The aim of the study is to predict the car price based on other independent variables. The analysis also includes the calculation of various performance metrics to assess the model’s accuracy and addresses the issue of correlation between variables.
2023
2024-12-13
Linear regression with Python: a predictive model to determine car prices.
Modello di regressione lineare multipla implementato con il linguaggio di programmazione Python su un dataset contenente le caratteristiche di auto nuove. L’obiettivo dello studio è predire il prezzo delle auto in base alle altre variabili indipendenti. La trattazione include inoltre il calcolo di vari indicatori di performance per valutare l’accuratezza del modello e affronta il problema della correlazione tra le variabili.
File in questo prodotto:
File Dimensione Formato  
Tesi Silvia Palanca.pdf

accesso aperto

Dimensione 2.95 MB
Formato Adobe PDF
2.95 MB Adobe PDF Visualizza/Apri

I documenti in UNITESI sono protetti da copyright e tutti i diritti sono riservati, salvo diversa indicazione.

Utilizza questo identificativo per citare o creare un link a questo documento: https://hdl.handle.net/20.500.12075/20427