Regressione & target log
Regressione lineare OLS, skewness del target SalePrice, trasformazione logaritmica con log1p e TransformedTargetRegressor di scikit-learn.
Regolarizzazione: Ridge, Lasso, ElasticNet
Ridge L2, Lasso L1 ed ElasticNet: cosa sono, quando usarle, trade-off bias-variance e implementazione in scikit-learn.
Random Forest & Gradient Boosting
Modelli tree-based per dati tabulari: Random Forest, Gradient Boosting, XGBoost. Bagging vs boosting, iperparametri chiave.
Metriche di regressione
RMSE, MAE, MAPE, R²: cosa misurano davvero, come leggerle, quando preferire una all altra.
Pipeline sklearn & data leakage
Pipeline scikit-learn: come prevengono il data leakage, K-fold corretta, anti-pattern comuni e best practice di produzione.