การใช้งาน Linear regression ในภาษา VB.NET แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

บทความ: การใช้งาน Linear Regression ในภาษา VB.NET สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

ในโลกของการพัฒนาซอฟต์แวร์ที่เต็มไปด้วยการวิเคราะห์และคำนวณที่ซับซ้อน การทำนายข้อมูลเป็นสิ่งที่มีความสำคัญอย่างมาก หนึ่งในเทคนิคการทำนายข้อมูลที่ได้รับความนิยมและใช้งานอย่างกว้างขวางคือ Linear Regression ซึ่งเป็นเทคนิคพื้นฐานในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงสถิติ

ใน VB.NET, Linear Regression สามารถใช้งานได้ง่ายผ่านการคำนวณทางสถิติและการใช้งาน Libraries ต่างๆ ที่ทำให้การประมวลผลข้อมูลไม่ยุ่งยากอีกต่อไป

Usecase ในโลกจริง:

ประกอบด้วยการทำนายยอดขาย, การประเมินราคาบ้าน, การทำนายผลผลิตในการเกษตร, หรือแม้แต่การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ที่ต้องการความสัมพันธ์ทางสถิติระหว่างตัวแปรต่างๆ

ต่อไปนี้คือตัวอย่าง code สำหรับการใช้ Linear Regression ใน VB.NET:

ตัวอย่างที่ 1: การคำนวณสมการเส้นตรงใน Linear Regression

 Imports System
Imports Accord.Statistics.Models.Regression.Linear

Module Module1
    Sub Main()
        ' จุดข้อมูลที่ใช้ในการทำนาย (x และ y)
        Dim inputs As Double()() = {{1.0}, {2.0}, {3.0}, {4.0}, {5.0}}
        Dim outputs As Double() = {2.0, 3.0, 5.0, 7.0, 9.0}

        ' สร้างตัวแบบ Linear Regression
        Dim ols As OrdinaryLeastSquares = New OrdinaryLeastSquares()
        Dim regression As SimpleLinearRegression = ols.Learn(inputs, outputs)

        ' การหาค่าการทำนายโดยเส้นตรงที่ได้จาก Linear Regression
        Dim yPrediction As Double = regression.Transform({6.0})
        Console.WriteLine($"Predicted Y: {yPrediction}")

        Console.ReadLine()
    End Sub
End Module

ในตัวอย่างนี้, เราใช้ซอฟต์แวร์ Accord.NET Framework สำหรับการใช้งาน Linear Regression ใน VB.NET

ตัวอย่างที่ 2: การแสดงค่า Coefficient และ Intercept จาก Linear Regression

 '... การกำหนดตัวแปร inputs และ outputs คล้ายตัวอย่างที่ 1 ...

' Coefficient หรือ Slope ของเส้นตรง
Dim slope As Double = regression.Slope
Console.WriteLine($"Coefficient (Slope): {slope}")

' Intercept ของเส้นตรง
Dim intercept As Double = regression.Intercept
Console.WriteLine($"Intercept: {intercept}")

ในตัวอย่างที่ 2, เราแสดงค่า Coefficient และ Intercept ซึ่งเป็นค่าพื้นฐานที่แสดงผลของเส้นตรง

ตัวอย่างที่ 3: การประเมินประสิทธิของโมเดล

 '... การกำหนดตัวแปร inputs และ outputs คล้ายตัวอย่างที่ 1 ...

' การประเมินประสิทธิภาพของโมเดล
Dim r2 As Double = regression.CoefficientOfDetermination(inputs, outputs)
Console.WriteLine($"Coefficient of Determination (R^2): {r2}")

Coefficient of Determination หรือ R^2 คือค่าที่ใช้วัดประสิทธิภาพของโมเดล Linear Regression ในตัวอย่างที่ 3 เราวัดประสิทธิภาพของโมเดลและแสดงออกมา

ในท้ายที่สุด, VB.NET มอบเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการทำงานกับ Linear Regression และวิเคราะห์ข้อมูล หากคุณต้องการปรับปรุงทักษะการเขียนโค้ดและศึกษาวิธีการใช้งาน Linear Regression และเทคนิคอื่นๆ ในการวิเคราะห์ข้อมูล, ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เรามีหลักสูตรและคอร์สเรียนที่จะทำให้คุณก้าวหน้าอย่างไม่มีขีดจำกัด มาร่วมเป็นส่วนหนึ่งของการเรียนรู้ที่มีอนาคตกับเรา และเปลี่ยนโลกด้วยพลังของการเขียนโค้ดของคุณ!

หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง