การใช้งาน Linear Regression ในภาษา PHP แบบง่ายๆ

ในยุคที่ข้อมูลคือสิ่งสำคัญ การทำความเข้าใจและวิเคราะห์ข้อมูลเป็นทักษะที่ทุกคนควรมี โดยเฉพาะนักพัฒนาโปรแกรมและนักการตลาด ซึ่งทำให้เราไม่สามารถหลีกเลี่ยงแนวคิดเกี่ยวกับการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ได้เลย ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึง Linear Regression ซึ่งเป็นเทคนิคพื้นฐานในการวิเคราะห์ข้อมูล และเราจะเขียนโค้ดในภาษา PHP เพื่อให้คุณเข้าใจการทำงานของมันได้ง่ายขึ้น

Linear Regression คืออะไร?

Linear Regression หรือการถดถอยเชิงเส้น เป็นวิธีการทางสถิติที่ใช้ในการสร้างโมเดลเพื่อตรวจสอบความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตาม (Dependent Variable) และตัวแปรอิสระ (Independent Variable) สามารถใช้เพื่อตรวจสอบว่าสิ่งหนึ่งมีผลต่อสิ่งอื่นอย่างไร ยกตัวอย่าง เช่น การทำนายราคาบ้านจากขนาดพื้นที่

วิธีการทำงานของ Linear Regression

การทำงานของ Linear Regression สามารถอธิบายได้ด้วยสมการทางคณิตศาสตร์ดังนี้:

\[ Y = aX + b \]

- \( Y \) คือ ตัวแปรตามที่เราต้องการทำนาย

- \( X \) คือ ตัวแปรอิสระที่เราใช้ในการทำนาย

- \( a \) คือ ค่าสัมประสิทธิ์ที่แสดงถึงความสัมพันธ์ระหว่าง \( X \) และ \( Y \)

- \( b \) คือ ค่า intercept (จุดตัดของแกน Y)

ในการหาค่าของ \( a \) และ \( b \) โดยทั่วไปจะใช้วิธี Least Squares Method เพื่อหาค่าที่ทำให้ผลรวมของความคลาดเคลื่อนน้อยที่สุด

การใช้งาน Linear Regression ใน PHP

ขั้นตอนที่ 1: เตรียมข้อมูล

ก่อนที่เราจะเริ่มเขียนโค้ด เราต้องเตรียมข้อมูลตัวอย่างเพื่อใช้ในการทำการทำนาย ในที่นี้เราจะใช้ข้อมูลราคาบ้านและขนาดพื้นที่บ้าน:

 $data = [
    ['size' => 1000, 'price' => 150000],
    ['size' => 1500, 'price' => 200000],
    ['size' => 2000, 'price' => 250000],
    ['size' => 2500, 'price' => 300000],
    ['size' => 3000, 'price' => 350000],
];

ขั้นตอนที่ 2: คำนวณค่าเฉลี่ย

จากนั้นเราจะคำนวณค่าเฉลี่ยของขนาดและราคา:

 function mean($data) {
    return array_sum($data) / count($data);
}

$sizes = array_column($data, 'size');
$prices = array_column($data, 'price');

$mean_size = mean($sizes);
$mean_price = mean($prices);

ขั้นตอนที่ 3: คำนวณสัมประสิทธิ์ a และ b

ทำการคำนวณค่า \( a \) และ \( b \):

 function linear_regression($data) {
    $sizes = array_column($data, 'size');
    $prices = array_column($data, 'price');

    $mean_size = mean($sizes);
    $mean_price = mean($prices);

    $numerator = 0;
    $denominator = 0;

    for ($i = 0; $i < count($data); $i++) {
        $numerator += ($sizes[$i] - $mean_size) * ($prices[$i] - $mean_price);
        $denominator += ($sizes[$i] - $mean_size) ** 2;
    }

    $a = $numerator / $denominator;
    $b = $mean_price - ($a * $mean_size);

    return [$a, $b];
}

list($a, $b) = linear_regression($data);

ขั้นตอนที่ 4: ทำนายราคา

เราจะสร้างฟังก์ชันเพื่อใช้ในการทำนายราคาจากขนาดพื้นที่:

 function predict_price($size, $a, $b) {
    return $a * $size + $b;
}

// ทำนายราคาบ้านที่มีขนาด 1800 ตารางฟุต
$predicted_price = predict_price(1800, $a, $b);
echo "ราคาที่คาดการณ์ได้สำหรับบ้านขนาด 1800 ตารางฟุตคือ: " . $predicted_price;

ตัวอย่าง Use Case ในโลกจริง

ในโลกธุรกิจ การใช้ Linear Regression เป็นที่นิยมมาก โดยเฉพาะในการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจ เช่น:

การใช้งาน Linear Regression ช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลและแม่นยำยิ่งขึ้น

สรุป

การใช้งาน Linear Regression ใน PHP เป็นวิธีที่ง่ายและมีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์และทำนายข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการทำนายราคาบ้าน การวิเคราะห์ยอดขาย หรือการวางแผนกลยุทธ์การตลาด คุณสามารถลองฝึกเขียนโค้ดและปรับแต่งตามความต้องการได้ที่บ้าน

หากคุณต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลแบบลึกๆ อย่าลืมมาที่ EPT (Expert-Programming-Tutor)! เรามีหลักสูตรและการสนับสนุนที่พร้อมจะช่วยคุณเติบโตในเส้นทางการเรียนรู้ของคุณ โปรแกรมของเราจะช่วยให้คุณเข้าใจด้านการเขียนโค้ดและการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างแท้จริง มาเรียนกับเรานะครับ!

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