การใช้งาน Quadratic regression ในภาษา Python แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

# การใช้งาน Quadratic Regression ในภาษา Python สำหรับข้อมูลไม่เป็นเส้นตรง

การวิเคราะห์การถดถอยแบบ Quadratic หรือ Quadratic Regression เป็นเทคนิคในการสร้างโมเดลทางสถิติที่ใช้ในกรณีที่ข้อมูลมีความสัมพันธ์กันไม่เป็นเส้นตรง (Nonlinear relationship). ในโลกของการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูล, Python เป็นหนึ่งในภาษาที่ได้รับความนิยมสูงสุดสำหรับงานดังกล่าว ด้วยไลบรารีที่มีประสิทธิภาพ เช่น NumPy และ SciPy, Python ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถสร้างโมเดล Quadratic Regression ที่แม่นยำได้อย่างง่ายดาย.

ในบทความนี้ เราจะผ่านการสร้างโมเดล Quadratic Regression โดยใช้ Python พร้อมตัวอย่างโค้ด 3 ตัวอย่าง และอธิบายการทำงานของมันอย่างละเอียด. เราจะยังได้ดู usecase ในโลกจริงที่ Quadratic Regression เข้ามามีบทบาท.

ตัวอย่างโค้ดที่ 1: การสร้าง Quadratic Regression ด้วย numpy และ matplotlib

เราสามารถใช้ NumPy สำหรับการคำนวณทางคณิตศาสตร์และ matplotlib สำหรับการวาดกราฟ:

 import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from numpy import polyfit

# กำหนดข้อมูลตัวอย่าง
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9])
y = np.array([1, 3, 2, 5, 7, 8, 8, 10, 12])

# คำนวณพารามิเตอร์สำหรับเส้นโค้ง Quadratic
# polyfit ทำการ fit ข้อมูลด้วย polynomial degree 2 (Quadratic)
coefs = polyfit(x, y, 2)
# สร้างโมเดลการทำนาย
model = np.poly1d(coefs)

# วาดกราฟของข้อมูลและโมเดล
plt.scatter(x, y, color='blue')
plt.plot(x, model(x), color='red')
plt.title('Quadratic Regression Example')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

ตัวอย่างโค้ดที่ 2: การใช้งาน scipy สำหรับ Quadratic Regression

SciPy เป็นไลบรารีที่ช่วยให้การทำ regression สะดวกยิ่งขึ้น:

 from scipy.optimize import curve_fit

# ฟังก์ชันสำหรับโมเดล Quadratic
def model(x, a, b, c):
    return a * x**2 + b * x + c

# ใช้ curve_fit จาก Scipy สำหรับการหาพารามิเตอร์ที่ดีที่สุด
params, params_covariance = curve_fit(model, x, y)

# วาดกราฟเพื่อแสดงผลลัพธ์
plt.scatter(x, y, color='blue')
plt.plot(x, model(x, params[0], params[1], params[2]), color='green')
plt.title('Quadratic Regression using SciPy')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

ตัวอย่างโค้ดที่ 3: การใช้ sklearn เพื่อทำ Quadratic Regression

Sklearn หรือ scikit-learn เป็นไลบรารีที่ยอดนิยมสำหรับ machine learning และมีความสามารถในการทำ regression:

 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# สร้างตัวแปลง polynomial features
poly_features = PolynomialFeatures(degree=2)
# สร้างโมเดล linear regression
linear_regression = LinearRegression()
# รวมสองทั้งสองโมเดลใน pipeline
model = make_pipeline(poly_features, linear_regression)

# ทำการ train โมเดล
model.fit(x[:, np.newaxis], y)

# วาดกราฟเพื่อแสดงผลลัพธ์
plt.scatter(x, y, color='blue')
plt.plot(x, model.predict(x[:, np.newaxis]), color='orange')
plt.title('Quadratic Regression with sklearn')
plt.xlabel('X axis')
plt.ylabel('Y axis')
plt.show()

Usecase ในโลกจริงของ Quadratic Regression

Quadratic Regression มักถูกใช้ในหลากหลายสถานการณ์ทางธุรกิจและวิจัยทางวิทยาศาสตร์. ตัวอย่างเช่น:

การเรียนรู้ Quadratic Regression คือการเริ่มต้นที่ดีในการทำความเข้าใจว่าข้อมูลในโลกแห่งความจริงมักมีความซับซ้อน. ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor), เรามีคอร์สทั้งสำหรับผู้เริ่มต้นและผู้ที่ต้องการเพิ่มเติมทักษะในระดับสูงเพื่อช่วยคุณปรับตัวเข้ากับโลกไอทีที่เปลี่ยนแปลงไป. สนใจเรียนพื้นฐานหรือการศึกษาข้อมูลเชิงลึก, EPT พร้อมช่วยเหลือคุณในทุกขั้นตอนของการเรียนรู้.

หากคุณมีความสนใจในการเรียนรู้การโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีคุณภาพ, EPT มีครูผู้เชี่ยวชาญที่พร้อมที่จะนำคุณไปสู่การเป็นมืออาชีพในงานไอที. สมัครเรียนวันนี้เพื่อเริ่มต้นการสร้างศักยภาพทางไอทีของคุณกับเรา!

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