การใช้งาน Quadratic regression ในภาษา Rust แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่าง

การแก้ปัญหาด้วยวิธีการฟิตข้อมูล (Data Fitting) เป็นหนึ่งในงานที่สำคัญมากในโลกของวิทยาศาสตร์ วิศวกรรม และธุรกิจ เพื่อทำนายค่าและทำความเข้าใจรูปแบบข้อมูลที่เรามี หนึ่งในวิธีการฟิตข้อมูลนั้นก็คือ Quadratic regression หรือการถดถอยแบบกำลังสอง ซึ่งเป็นวิธีการหาสมการกำลังสองที่สามารถอธิบายชุดข้อมูลได้อย่างดีที่สุด ในภาษา Rust ที่มีความปลอดภัย รวดเร็ว และทรงประสิทธิภาพ การใช้ Quadratic regression นี้ยังคงะได้รับความนิยมและสำคัญไม่ต่างจากในภาษาโปรแกรมอื่นๆ

ก่อนที่เราจะไปสู่ตัวอย่างโค้ด สิ่งสำคัญคือต้องเข้าใจเกี่ยวกับการทำงานของ Quadratic regression ทีเดียวครับ การถดถอยแบบกำลังสอง (Quadratic Regression) คือการหาสมการแบบพหุนามของอันดับสอง (กำลังสอง) เพื่อที่จะพยากรณ์หรือทำนายค่าผลลัพธ์จากตัวแปรอิสระ ซึ่งสมการของการถดถอยกำลังสองจะมีลักษณะดังกล่าวนี้: y = ax² + bx + c ซึ่ง a, b, และ c คือพารามิเตอร์ที่ต้องถูกหาค่าเพื่อให้กราฟของสมการนี้ไปผ่านข้อมูลได้ดีที่สุด

Usecase ของการใช้ Quadratic regression ในโลกจริง มีมากมาย ไม่ว่าจะเป็นการทำนายรายได้ของธุรกิจจากขนาดของการลงทุน, การวิจัยทางการแพทย์เพื่อทำนายรายละเอียดทางพันธุกรรม, หรือแม้แต่การทำนายความสำเร็จของหนังจากงบประมาณการผลิตและปัจจัยอื่นๆ

ตอนนี้เรามาดูตัวอย่างโค้ดการใช้ Quadratic regression ในภาษา Rust กันครับ:

ตัวอย่างที่ 1: การใช้งานคลังโค้ดสำหรับการคำนวณ Quadratic regression

 // สมมติให้มี library สำหรับการคำนวณ regression
use regression_rs::fit_quadratic;

fn main() {
    let x_vals = vec![1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0];
    let y_vals = vec![2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0];

    // ไปใช้ function ที่คำนวณการถดถอยเชิงเส้นกำลังสอง (Quadratic Regression)
    let (a, b, c) = fit_quadratic(&x_vals, &y_vals).unwrap();

    println!("Coefficient a: {}, b: {}, c: {}", a, b, c);
}

ตัวอย่างที่ 2: เขียนฟังก์ชันคำนวณเองแบบง่ายๆ

 // ในกรณีนี้เราจะเขียนฟังก์ชันเพื่อคำนวณค่า a, b และ c เองจากตัวอย่างข้อมูลที่กำหนด
fn calculate_quadratic_regression(x: &[f64], y: &[f64]) -> Option<(f64, f64, f64)> {
    // เขียนโค้ดเพื่อคำนวณค่า a, b และ c
    // สำหรับสัมประสิทธิ์ที่ทำให้สมการกำลังสอง y = ax^2 + bx + c มีค่าน้อยที่สุด
}

fn main() {
    let x_vals = vec![1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0];
    let y_vals = vec![2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0];

    if let Some((a, b, c)) = calculate_quadratic_regression(&x_vals, &y_vals) {
        println!("อัตราส่วนการควบคุม a: {}, b: {}, c: {}", a, b, c);
    } else {
        println!("ไม่สามารถคำนวณได้");
    }
}

ตัวอย่างที่ 3: ใช้ไลบรารีการคำนวณทางคณิตศาสตร์โดยตรงเพื่อประมวลผลสมการ

 // ตัวอย่างการใช้ไลบรารี นำไปใช้กับการคำนวณสถิติหรือการถดถอย
use nalgebra::{DMatrix, DVector};

fn main() {
    let x_vals = vec![1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0];
    let y_vals = DVector::from(vec![2.0, 4.0, 6.0, 8.0, 10.0]);
    let matrix_x = DMatrix::from_fn(x_vals.len(), 3, |row, col| match col {
        0 => x_vals[row].powi(2),
        1 => x_vals[row],
        2 => 1.0,
        _ => unreachable!(),
    });

    let coefficients = (matrix_x.transpose() * matrix_x).try_inverse().unwrap() * matrix_x.transpose() * y_vals;
    println!("สัมประสิทธิ์: {:?}", coefficients);
}

การเรียนรู้การใช้งานการถดถอยแบบกำลังสองในภาษา Rust นอกจากจะช่วยให้เข้าใจการทำงานของอัลกอริธึมแล้ว ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับโปรเจกต์จริงได้ นี่คือสิ่งที่เราที่ EPT ต้องการจะส่งต่อให้กับนักศึกษาทุกคน

หากคุณสนใจเรื่องการพัฒนาโปรแกรมด้วยแนวคิดทางปัญญาวิทยาศาสตร์หรือต้องการเข้าสู่โลกของการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความลำบากในการนำไปใช้งาน EPT ของเรามีคอร์สที่ออกแบบมาเพื่อสนับสนุนการเรียนรู้ในทุกระดับ ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่หรือมือโปรแล้วก็ตามครับ!

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