การใช้งาน Decision Tree algorithm ในภาษา JavaScript แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

# การใช้งาน Decision Tree Algorithm ในภาษา JavaScript

บทนำ

ในโลกที่ข้อมูลเป็นทรัพยากรที่มีค่าที่สุด, การเรียนรู้วิธีการวิเคราะห์และสร้างปัญญาประดิษฐ์ (AI) จากข้อมูลก็กลายเป็นทักษะที่สำคัญไปแล้ว. ในบทความนี้เราจะมุ่งเน้นไปที่หนึ่งในเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้กันอย่างแพร่หลาย นั่นคือ Decision Tree และจะแสดงวิธีการใช้ในภาษา JavaScript.

ความเป็นมาของ Decision Tree

Decision Tree Algorithm เป็นโมเดลการเรียนรู้ภายใต้การดูแล (Supervised Learning Model) ที่ใช้สำหรับการจำแนกระหว่างกลุ่ม (Classification) และการทำนายผลลัพธ์ทางตัวเลข (Regression). โดยทั่วไป, Decision Tree จะสร้างรูปแบบการตัดสินใจที่จำลองวิธีที่มนุษย์คิดเพื่อแก้ปัญหา.

สร้าง Decision Tree ใน JavaScript

JavaScript เป็นภาษาที่กำลังมาแรงสำหรับการพัฒนาโปรแกรมด้าน Web Development แต่น้อยคนนักที่จะรู้ว่า JavaScript ยังสามารถใช้สำหรับทำ Machine Learning ได้ด้วย. เริ่มได้ง่ายๆ โดยใช้ library อย่าง `ml.js` ที่มีฟีเจอร์ต่างๆ สำหรับ ML.

ตัวอย่างโค้ดที่ 1: การสร้าง Decision Tree พื้นฐาน

 const { DecisionTreeClassifier } = require('ml-cart');

// ข้อมูลสำหรับการฝึก (Features: [Height, Weight], Label: Gender)
const trainingData = [
    [180, 80], // ตัวอย่างข้อมูลชาย
    [175, 67], // ตัวอย่างข้อมูลชาย
    [160, 50], // ตัวอย่างข้อมูลหญิง
    // ...เพิ่มเติม...
];
const predictions = [
    'male',
    'male',
    'female',
    // ...เพิ่มเติม...
];

// สร้าง Decision Tree Classifier
const classifier = new DecisionTreeClassifier({ gainFunction: 'gini' });
classifier.train(trainingData, predictions);

// ทำนายผล
const result = classifier.predict([[172, 70]]);
console.log(result); // Output: ['male']

ตัวอย่างโค้ดที่ 2: Visualization

 const { DecisionTreeClassifier } = require('ml-cart');
const tree = new DecisionTreeClassifier();
// ...การสร้างและฝึกโมเดลดังเดิม...

// สร้างต้นไม้เพื่อ visualization
const treeModel = tree.toJSON();

// ตัวแปรนี้สามารถส่งให้ระบบ visualization เช่น D3.js เพื่อสร้างแผนภูมิ
console.log(treeModel);

ตัวอย่างโค้ดที่ 3: การปรับแต่ง Parameters

 const { DecisionTreeClassifier } = require('ml-cart');
// ...ข้อมูลเช่นเดียวกับตัวอย่างที่ 1...

// สร้าง classifier ด้วยการตั้งค่า parameters เฉพาะ
const options = {
    gainFunction: 'gini',
    maxDepth: 10, // กำหนดความลึกสูงสุดของต้นไม้
    minNumSamples: 3, // ขั้นต่ำจำนวนตัวอย่างในเซต
};

const classifierWithParams = new DecisionTreeClassifier(options);
classifierWithParams.train(trainingData, predictions);

Usecase ในโลกจริง

Decision Tree นั้นได้รับการนำไปใช้งานในหลายสาขา ตั้งแต่การวินิจฉัยทางการแพทย์ไปจนถึงการตัดสินใจด้านการเงิน. ตัวอย่างเช่น, ธนาคารอาจใช้ Decision Tree เพื่อประเมินความเสี่ยงในการออกเงินกู้ให้กับลูกค้า. หมออาจใช้มันเพื่อช่วยวินิจฉัยโรคบนพื้นฐานของอาการต่างๆ และปัจจัยเสี่ยง.

สรุป

การทำความเข้าใจกับ Decision Tree ไม่เพียงแต่เป็นการเรียนรู้ที่จบที่อัลกอริทึมดังกล่าวเท่านั้น, แต่เป็นการเปิดประตูสู่โลกแห่งข้อมูลและ AI ที่กว้างขึ้น. ณ Expert-Programming-Tutor (EPT), เรามุ่งมั่นที่จะให้ความรู้และทักษะที่คุณต้องการเพื่อเข้าสู่โลกนี้ และเราพร้อมที่จะเป็นส่วนหนึ่งในการเดินทางการเรียนรู้ของคุณ.

ถ้าคุณสนใจที่จะหาความรู้มากยิ่งขึ้นเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและ AI, เชิญพบกับเราได้ที่ EPT ซึ่งเราจะมอบหลักสูตรการเขียนโปรแกรมอันทันสมัย จากผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์ และอุปกรณ์ทางการเรียนรู้ที่คุณต้องการเพื่อให้คุณก้าวไปอีกขั้นในการเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรม.

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

Tag ที่น่าสนใจ: decision_tree algorithm javascript machine_learning supervised_learning classification regression ml.js decisiontreeclassifier visualization parameters web_development ai programming code_example

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 Decision Tree algorithm ในภาษา JavaScript แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

บทนำ

ความเป็นมาของ Decision Tree

สร้าง Decision Tree ใน JavaScript

Usecase ในโลกจริง

สรุป

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 Decision Tree algorithm ในภาษา JavaScript แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

บทนำ

ความเป็นมาของ Decision Tree

สร้าง Decision Tree ใน JavaScript

Usecase ในโลกจริง

สรุป

บทความนี้อาจจะมีที่ผิด กรุณาตรวจสอบก่อนใช้

ไม่อยากอ่าน Tutorial อยากมาเรียนเลยทำอย่างไร?

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

หรือติดต่อ

แผนผังการเรียนเขียนโปรแกรม

Link อื่นๆ

ติดต่อเราได้ที่

EXPERT-PROGRAMMING-TUTOR
รับสอนเขียนโปรแกรมคอมพิวเตอร์