Previsione delle Assicurazioni Auto con Regressione Lineare e Scikit-Learn

Prevedere accuratamente i sinistri assicurativi è una sfida fondamentale nel settore finanziario, che guida le principali decisioni aziendali e la gestione del rischio. Questo corso basato esclusivamente su testo ti guida attraverso il processo di costruzione di un modello predittivo utilizzando dati reali di assicurazioni auto. Passerari dalla comprensione dei concetti statistici fondamentali all'implementazione di una pipeline pratica di machine learning. Lavorando attraverso spiegazioni testuali strutturate ed esempi di codice, acquisirai la sicurezza necessaria per analizzare set di dati, addestrare modelli e valutarne le prestazioni utilizzando le librerie Python standard del settore. Cosa imparerai: * Comprendere la matematica fondamentale dietro la regressione lineare e l'addestramento del modello; * Preparare e pulire set di dati grezzi di sinistri assicurativi utilizzando moderne librerie Python per i dati; * Costruire e addestrare un modello di regressione lineare utilizzando Scikit-Learn; * Valutare le prestazioni del modello utilizzando metriche chiave come Mean Squared Error e R-squared; * Applicare le migliori pratiche nella validazione del modello per prevenire l'overfitting e garantire l'affidabilità; * Scrivere codice di machine learning pulito e manutenibile con type hints Python. Il corso inizia con la terminologia essenziale e le basi statistiche prima di passare alla preparazione dei dati, all'implementazione del modello e alle tecniche di valutazione. Concluderai imparando come strutturare il tuo codice di machine learning per la prontezza alla produzione. Questo corso è pensato per principianti in data science e business analytics che hanno una conoscenza di base di Python ma nessuna esperienza pregressa di machine learning. Inizia a leggere oggi stesso per costruire il tuo primo modello predittivo di machine learning.