สวัสดีครับทุกๆ ท่านที่รักในการเรียนรู้การเขียนโปรแกรม! บทความนี้จะพาทุกท่านไปทำความรู้จักกับ Decision Tree algorithm ในภาษา Python ที่ไม่เพียงแค่ทรงประสิทธิภาพ แต่ยังง่ายต่อการเข้าใจและนำไปประยุกต์ใช้ในการตัดสินใจจากข้อมูลแบบแยกชั้นเลเยอร์อย่างน่าทึ่ง!
เริ่มจากแนวคิดพื้นฐานของ Decision Tree หรือ "ต้นไม้ตัดสินใจ" กันก่อนครับ มันคืออะไรหนอ? Decision Tree เป็นหนึ่งในรูปแบบการเรียนรู้ของเครื่องจักรที่มีกฎมนุษยชาติบังคับที่ช่วยในการแยกแยะหรือจำแนกรูปแบบข้อมูลตามเงื่อนไขหรือคุณสมบัติต่างๆ ที่เรียกว่า "features" ในชุดข้อมูลของคุณ และสามารถใช้ในปัญหาทั้งแบบ regression และ classification ครับ!
และตอนนี้ลองมาดูว่าใน Python เราจะใช้ Decision Tree นี้ได้อย่างไรบ้างใน 3 ตัวอย่าง code ที่ผมจะอธิบายไปพร้อมๆ กันครับ!
ตัวอย่างที่ 1:
เราเริ่มจากการทดสอบกับชุดข้อมูล Iris ซึ่งเป็นชุดข้อมูลที่มักใช้ทดสอบระบบการจำแนกรูปแบบต่างๆ ในโลกของการเรียนรู้ของเครื่องจักร เรานำข้อมูลจากชุดข้อมูลมาให้โมเดล Decision Tree "เรียนรู้" และหลังจากนั้นเราก็ทำนายชนิดของดอกไม้จากคุณสมบัติของมัน
ตัวอย่างที่ 2:
ในตัวอย่างนี้ เราได้ทำการแสดงภาพของ Decision Tree ที่ได้สร้างขึ้นมา ว่ามันมีลักษณะเป็นอย่างไร แต่ละ node หมายถึงอะไร และมีการแยกแยะข้อมูลอย่างไรบ้างครับ!
ตัวอย่างที่ 3:
ในตัวอย่างสุดท้ายนี้ เราเห็นการประยุกต์ใช้ Decision Tree ในการวัดผลการทำนายโดยใช้ข้อมูลจริง ซึ่งเป็นสิ่งที่สำคัญมากๆ ในการพัฒนาและปรับแต่งโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องจักรให้มีความแม่นยำสูงสุดครับ!
ทีนี้ลองมาพูดถึง use case ในโลกจริงกันบ้าง ต้นไม้ตัดสินใจถูกใช้อย่างกว้างขวาง ตั้งแต่การใช้ในธุรกิจเพื่อทำนายพฤติกรรมลูกค้า ไปจนถึงการใช้ในการแพทย์เพื่อช่วยวินิจฉัยโรคหรือเลือกวิธีการรักษา และยังไปจนถึงการประยุกต์ใช้ในงานวิจัยเชิงวิทยาศาสตร์เพื่อค้นหาความสัมพันธ์ในข้อมูลที่ซับซ้อนอีกด้วยนะครับ!
ก่อนจากกัน อยากจะขอเชิญชวนทุกท่านที่สนใจในการเรียนรู้การใช้ Decision Tree หรือแม้แต่เทคนิคการเขียนโค้ดทั้งหลาย ได้มาร่วมเรียนรู้กันที่ EPT หรือ โรงเรียนเขียนโปรแกรมผู้เชี่ยวชาญ ที่นี่ค่ะ ที่มีสิ่งที่คุณจะได้พบเจออย่างมากมาย ไม่เพียงแต่เทคนิคการเขียนโปรแกรมพื้นฐานเท่านั้น แต่ยังรวมถึงวิธีการประยุกต์ใช้เครื่องมือต่างๆ ในการแก้ปัญหาเชิงซ้อนเพื่อตอบสนองความต้องการแห่งอนาคตอีกด้วยนะครับ! พบกันที่ EPT นะครับ!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
Tag ที่น่าสนใจ: decision_tree algorithm python machine_learning classification sklearn data_science code_example programming model_training model_evaluation feature_selection predictive_modeling tree_plot accuracy_score
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com