การใช้งาน Linear regression ในภาษา JavaScript แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

บทความ: การใช้งาน Linear Regression ใน JavaScript สำหรับการเรียนรู้เชิงเส้นในโลกจริง

Linear regression เป็นหนึ่งในเทคนิคสถิติพื้นฐานที่ถือเป็นรากฐานของการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) หลายคนคิดว่าการทำ linear regression คือสิ่งที่ต้องทำผ่านโปรแกรมสถิติหรือเครื่องมือที่ซับซ้อน เช่น R หรือ Python แต่จริงๆ แล้วเราสามารถจัดการเรื่องนี้ได้ด้วย JavaScript ด้วยเช่นกัน ซึ่งมันเป็นภาษาที่สะดวกสำหรับนักพัฒนาเว็บหลายคน

พื้นฐานของ Linear Regression

Linear regression เป็นวิธีการที่ใช้สร้างความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรเป็นอิสระ (independent variable) และตัวแปรตาม (dependent variable) นั่นคือการหาสมการเส้นตรงที่สามารถอธิบายหรือคาดการณ์ค่าของตัวแปรตามได้จากค่าของตัวแปรเป็นอิสระ

ตัวอย่างการใช้งานและ Code

1. ใช้ Linear Regression ในการคาดการณ์ราคา

สมมติว่าเราต้องการคาดคะเนราคาของบ้านจากขนาดพื้นที่ใช้สอย ข้อมูลนี้สามารถถูกจำลองได้ด้วย linear regression

 const regression = require('regression');

const data = [
  [50, 150000],
  [75, 200000],
  [100, 250000],
  [125, 300000],
  [150, 350000]
];

const result = regression.linear(data);
const gradient = result.equation[0];
const yIntercept = result.equation[1];

console.log(result.string); // 'y = 2000x + 100000'

ในตัวอย่างนี้ เราใช้ไลบรารี `regression` ในการคำนวณ โดยดึงข้อมูลขนาดบ้านพร้อมกับราคา แล้วใช้เมทอด `linear` เพื่อหาสมการเส้นตรง

2. ตั้งค่าราคาต่อหน่วยตามจำนวนที่ขาย

ในการทำธุรกิจ เราอาจจะต้องการหามูลค่าต่อหน่วยของสินค้าเมื่อมีการขายได้เป็นจำนวนมาก เช่น ถ้าร้านค้าขายดีขึ้นเมื่อมีการลดราคา ข้อมูลนี้สามารถใช้ linear regression ในการหาความสัมพันธ์

 const regression = require('regression');

const salesData = [
  [10, 20], // จำนวนที่ขายได้ 10 ราคาต่อหน่วยคือ 20
  [20, 18],
  [30, 16],
  [40, 15],
  [50, 14]
];

const salesResult = regression.linear(salesData);
console.log(salesResult.string); // 'y = -0.15x + 21.5'

ในตัวอย่างนี้ เราสามารถเห็นได้ว่ายิ่งจำนวนที่ขายได้มากขึ้น ราคาต่อหน่วยก็ยิ่งลดลง

3. ประเมินผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากการใช้พลังงาน

บริษัทต่างๆ ใช้ linear regression ในการประเมินผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมจากจำนวนการใช้พลังงาน เช่น การปล่อยคาร์บอนไดออกไซด์

 const regression = require('regression');

const energyData = [
  [10, 5], // ใช้พลังงาน 10 หน่วย มีการปล่อย CO2 5 หน่วย
  [20, 12],
  [30, 20],
  [40, 30],
  [50, 45]
];

const energyResult = regression.linear(energyData);
console.log(energyResult.string); // 'y = 0.9x + 1.5'

โดยปกติแล้วการใช้พลังงานมากขึ้นจะนำไปสู่การปล่อย CO2 มากขึ้น สิ่งนี้สามารถช่วยองค์กรต่างๆ ในการวางแผนการใช้พลังงานได้

Usecases ในโลกจริง

Linear regression นำมาใช้ในหลายด้าน เช่น ในการวิเคราะห์ข้อมูลตลาดหุ้นเพื่อทำนายราคาหุ้น หรือในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างการบริโภคและสุขภาพของผู้คน เทคนิคนี้ยังสามารถช่วยในการวางแผนทรัพยากรมนุษย์และการประเมินความเสี่ยงต่างๆ

ทิ้งท้าย

การเรียน JavaScript หรือการเขียนโปรแกรมทั่วไปไม่ใช่แค่เพื่อสร้างเว็บไซต์หรือแอปพลิเคชันเท่านั้น แต่ยังสามารถนำไปใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก สถิติ และการเรียนรู้ของเครื่องได้อีกด้วย ที่ EPT หรือ Expert-Programming-Tutor เรามีคอร์สเรียนรู้เฉพาะทางที่จะทำให้คุณเข้าใจการใช้งาน linear regression พร้อมทั้งหลักสูตรการเขียนโปรแกรมอื่นๆ เพื่อเตรียมความพร้อมให้คุณสำหรับโลกของการทำงานที่เต็มไปด้วยข้อมูลและเทคโนโลยี

หากคุณสนใจใช้ความรู้โปรแกรมมิ่งเพื่อยกระดับการควบคุมและการตัดสินใจในการทำธุรกิจหรือการวิจัย อย่าลืมสมัครเรียนที่ EPT เพื่อสัมผัสกับประสบการณ์การเรียนรู้ที่น่าตื่นเต้นและมีประสิทธิผลไปกับเรานะครับ!

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

Tag ที่น่าสนใจ: linear_regression javascript statistical_analysis machine_learning regression_analysis data_analysis programming code_example data_modeling statistical_modeling web_development prediction data_science algorithm data_visualization

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM

แผนที่ ที่ตั้งของอาคารของเรา

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR
รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์

JavaScript

การใช้งาน Linear regression ในภาษา JavaScript แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

พื้นฐานของ Linear Regression

ตัวอย่างการใช้งานและ Code

Usecases ในโลกจริง

ทิ้งท้าย

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

ติดต่อเราได้ที่

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์

JavaScript

การใช้งาน Linear regression ในภาษา JavaScript แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

พื้นฐานของ Linear Regression

ตัวอย่างการใช้งานและ Code

Usecases ในโลกจริง

ทิ้งท้าย

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

สมัครเรียน ONLINE ได้ทันทีที่ https://elearn.expert-programming-tutor.com

หรือติดต่อ

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

ติดต่อเราได้ที่

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR
รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์