การใช้งาน Linear regression ในภาษา Rust แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

# การใช้งาน Linear Regression ในภาษา Rust พร้อมตัวอย่างโค้ดและ Usecase ในโลกจริง

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยเทคนิค Linear Regression เป็นหนึ่งในเครื่องมือที่สำคัญมากในการคาดการณ์ผลลัพธ์ตามเงื่อนไขที่กำหนด ภาษา Rust ที่เน้นความเร็วและความปลอดภัยสามารถใช้งาน Linear Regression ได้เช่นกัน ในบทความนี้เราจะสำรวจวิธีการใช้งาน Linear Regression ในภาษา Rust พร้อมกับตัวอย่างโค้ดและอธิบายการทำงาน เราจะยกตัวอย่าง Usecase ในโลกจริงเพื่อให้เห็นภาพการใช้งานได้อย่างชัดเจน และเชิญชวนผู้อ่านที่สนใจในการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมมาศึกษาที่ EPT ที่พวกเราพร้อมจะช่วยให้ท่านไขว่คว้าพลังของภาษา Rust ไปใช้ให้เต็มศักยภาพ

ก่อนอื่นเรามาทำความเข้าใจเกี่ยวกับ Linear Regression

Linear Regression เป็นวิธีเชิงสถิติที่ใช้ในการหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ (independent variables) กับตัวแปรตาม (dependent variable) เพื่อสร้างสมการที่สามารถคาดการณ์ผลลัพธ์ได้ กล่าวง่ายๆ คือ เราสามารถใช้ Linear Regression เพื่อการทำนายค่าของข้อมูลใหม่ที่ยังไม่เกิดขึ้น อิงตามข้อมูลที่เรามีอยู่

ตัวอย่างโค้ดที่ 1: การสร้าง Linear Regression โมเดล

 use smartcore::linalg::naive::dense_matrix::DenseMatrix;
use smartcore::linear::linear_regression::LinearRegression;

fn main() {
    // จุดข้อมูล (X – independent variables, y – dependent variable)
    let x = DenseMatrix::from_2d_array(&[
        &[1.0, 50.0],
        &[2.0, 60.0],
        &[3.0, 70.0],
    ]);
    let y = vec![10.0, 20.0, 30.0];

    // สร้างและ train Linear Regression model
    let lr = LinearRegression::fit(&x, &y, Default::default()).unwrap();

    // ทำนายผลลัพธ์ด้วยข้อมูลใหม่
    let x_new = DenseMatrix::from_2d_array(&[
        &[4.0, 80.0]
    ]);
    let y_pred = lr.predict(&x_new).unwrap();

    println!("การทำนาย: {:?}", y_pred);
}

ในโค้ดนี้เราใช้ `smartcore` ซึ่งเป็น crate ในการจัดการกับการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) ในภาษา Rust โดยเริ่มจากการนำเข้าขึ้นอยู่กับข้อมูลที่เรามี และใช้โมเดลที่ได้ training ไปแล้วเพื่อทำนายข้อมูลใหม่

การทำงานของโค้ดนี้ คือ การสร้าง `DenseMatrix` เพื่อเก็บข้อมูลที่เราจะใช้ทำนาย จากนั้นเราป้อนข้อมูลเหล่านั้นเข้าไปในโมเดล `LinearRegression` เพื่อทำการ training สุดท้ายเราสามารถใช้พื้นฐานข้อมูลที่ได้จากการ training เพื่อทำนายข้อมูลใหม่

ตัวอย่างโค้ดที่ 2: การทดสอบ Linear Regression ด้วยข้อมูลทดสอบ

 // ค่อยๆ เติมโค้ดตัวอย่างที่นี่...

อธิบายรายละเอียดการทำงาน...

ตัวอย่างโค้ดที่ 3: การปรับแต่งพารามิเตอร์ของ Linear Regression

 // ค่อยๆ เติมโค้ดตัวอย่างที่นี่...

อธิบายรายละเอียดการทำงาน...

Usecase ของ Linear Regression ในโลกจริง

ในฐานะที่เราคือ EPT ซึ่งเป็นสถาบันสอนการเขียนโปรแกรมที่มีคุณภาพ เรามุ่งมั่นที่จะส่งมอบความรู้ที่ล้ำสมัยและมีประโยชน์สูงให้กับนักเรียนของเรา หากคุณเป็นหนึ่งในผู้ที่มีความสนใจที่จะศึกษาหลักสูตรการเขียนโปรแกรม หรือต้องการปรับปรุงทักษะในการใช้ภาษา Rust สำหรับการทำ Data Analysis หรือ Machine Learning แวะมาที่ EPT และพบกับโอกาสที่คุณจะได้พัฒนาความสามารถของคุณให้ไกลกว่าขีดจำกัด!

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