{"id":1148,"date":"2023-07-27T12:19:51","date_gmt":"2023-07-27T12:19:51","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-vs-classificazione\/"},"modified":"2023-07-27T12:19:51","modified_gmt":"2023-07-27T12:19:51","slug":"regressione-vs-classificazione","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/it\/regressione-vs-classificazione\/","title":{"rendered":"Regressione o classificazione: qual \u00e8 la differenza?"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">Gli algoritmi di machine learning possono essere suddivisi in due tipologie distinte: <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/apprendimento-supervisionato-vs.-non-supervisionato\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato<\/a> .<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11503 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/supervise4.png\" alt=\"Algoritmi di machine learning di regressione o classificazione\" width=\"627\" height=\"239\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gli algoritmi di apprendimento supervisionato possono essere classificati in due tipologie:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. Regressione:<\/strong> <strong>la variabile di risposta \u00e8 continua.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, la <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">variabile di risposta<\/a> potrebbe essere:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Peso<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Altezza<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Prezzo<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Tempo<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Unit\u00e0 totali<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In ogni caso, un modello di regressione cerca di prevedere una quantit\u00e0 continua.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Esempio di regressione:<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere un set di dati contenente tre variabili per 100 case diverse: metratura, numero di bagni e prezzo di vendita.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Potremmo adattare un modello di regressione che utilizza la metratura e il numero di bagni come variabili esplicative e il prezzo di vendita come variabile di risposta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Potremmo quindi utilizzare questo modello per prevedere il prezzo di vendita di una casa, in base alla metratura e al numero di bagni.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo \u00e8 un esempio di modello di regressione perch\u00e9 la variabile di risposta (prezzo di vendita) \u00e8 continua.<\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il modo pi\u00f9 comune per misurare l&#8217;accuratezza di un modello di regressione \u00e8 calcolare l&#8217;errore quadratico medio (RMSE), una metrica che ci dice quanto distano, in media, i nostri valori previsti dai valori osservati in un modello. Viene calcolato come segue:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RMSE<\/strong> = \u221a <span style=\"border-top: 1px solid black;\">\u03a3(P <sub>i<\/sub> \u2013 O <sub>i<\/sub> ) <sup>2<\/sup> \/ n<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Oro:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u03a3 \u00e8 un simbolo di fantasia che significa &#8220;somma&#8221;<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><sub>Pi<\/sub> \u00e8 il valore previsto per l&#8217; <sup>i-esima<\/sup> osservazione<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">O <sub>i<\/sub> \u00e8 il valore osservato per l&#8217; <sup>i-esima<\/sup> osservazione<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">n \u00e8 la dimensione del campione<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Pi\u00f9 piccolo \u00e8 l&#8217;RMSE, migliore \u00e8 la capacit\u00e0 del modello di regressione di adattare i dati.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. Classificazione:<\/strong> <strong>la variabile di risposta \u00e8 categoriale.<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, la variabile di risposta potrebbe assumere i seguenti valori:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Maschio o femmina<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Riuscire o fallire<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Basso, medio o alto<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">In ogni caso, un modello di classificazione cerca di prevedere un&#8217;etichetta di classe.<\/span><\/p>\n<blockquote>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Esempio di classificazione:<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Supponiamo di avere un set di dati contenente tre variabili per 100 diversi giocatori di basket universitari: media punti per partita, livello di divisione e se sono stati arruolati o meno nella NBA.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Potremmo adattare un modello di classificazione che utilizzi la media dei punti per partita e per livello di divisione come variabili esplicative e \u201credatta\u201d come variabile di risposta.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Potremmo quindi utilizzare questo modello per prevedere se un determinato giocatore verr\u00e0 scelto o meno nella NBA in base alla media dei punti per partita e al livello di divisione.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo \u00e8 un esempio di modello di classificazione perch\u00e9 la variabile di risposta (\u201cscritto\u201d) \u00e8 categoriale. In altre parole, pu\u00f2 assumere valori solo in due diverse categorie: \u201cScritto\u201d o \u201cNon redatto\u201d.<br \/><\/span><\/p>\n<\/blockquote>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Il modo pi\u00f9 comune per misurare l&#8217;accuratezza di un modello di classificazione \u00e8 semplicemente calcolare la percentuale di classificazioni corrette effettuate dal modello:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Precisione = classificazioni di correzione\/numero totale di tentativi di classificazione * 100%<\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, se un modello identifica correttamente se un giocatore verr\u00e0 scelto o meno nella NBA 88 volte su 100 possibili, allora la precisione del modello \u00e8:<\/span><\/p>\n<p> <strong><span style=\"color: #000000;\">Precisione = (88\/100) * 100% = 88%<\/span><\/strong><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Maggiore \u00e8 la precisione, migliore \u00e8 la capacit\u00e0 del modello di classificazione di prevedere i risultati.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Somiglianze tra regressione e classificazione<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gli algoritmi di regressione e classificazione sono simili nei seguenti modi:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Entrambi sono algoritmi di apprendimento supervisionato, ovvero implicano entrambi una variabile di risposta.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Entrambi utilizzano una o pi\u00f9 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/it\/variabili-risposte-esplicative\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">variabili esplicative<\/a> per creare modelli per prevedere una risposta.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Entrambi possono essere utilizzati per comprendere come i cambiamenti nei valori delle variabili esplicative influenzano i valori di una variabile di risposta.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Differenze tra regressione e classificazione<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Gli algoritmi di regressione e classificazione differiscono nei seguenti modi:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Gli algoritmi di regressione cercano di prevedere una quantit\u00e0 continua e gli algoritmi di classificazione cercano di prevedere un&#8217;etichetta di classe.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">Il modo in cui misuriamo l&#8217;accuratezza dei modelli di regressione e di classificazione \u00e8 diverso.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Conversione della regressione in classificazione<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Va notato che un problema di regressione pu\u00f2 essere convertito in un problema di classificazione semplicemente <strong>discretizzando<\/strong> la variabile di risposta in compartimenti.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Ad esempio, supponiamo di avere un set di dati che contiene tre variabili: metratura, numero di bagni e prezzo di vendita.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Potremmo costruire un modello di regressione utilizzando la metratura e il numero di bagni per prevedere i prezzi di vendita.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Potremmo per\u00f2 discretizzare il prezzo di vendita in tre diverse classi:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">$ 80.000 \u2013 $ 160.000: \u201cPrezzo di vendita basso\u201d<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">$ 161.000 \u2013 $ 240.000: \u201cPrezzo di vendita medio\u201d<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">$ 241.000 \u2013 $ 320.000: \u201cPrezzo di vendita elevato\u201d<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Potremmo quindi utilizzare la metratura e il numero di bagni come variabili esplicative per prevedere in quale classe (bassa, media o alta) rientrer\u00e0 il prezzo di vendita di una determinata casa.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">Questo sarebbe un esempio di modello di classificazione poich\u00e9 stiamo cercando di collocare ogni casa in una classe.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>Riepilogo<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">La tabella seguente riassume le somiglianze e le differenze tra gli algoritmi di regressione e di classificazione:<\/span> <\/p>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11509 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/regression_vs_classification1.png\" alt=\"Differenze tra regressione e classificazione\" width=\"668\" height=\"215\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Gli algoritmi di machine learning possono essere suddivisi in due tipologie distinte: algoritmi di apprendimento supervisionato e non supervisionato . Gli algoritmi di apprendimento supervisionato possono essere classificati in due tipologie: 1. Regressione: la variabile di risposta \u00e8 continua. 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