การใช้งาน Decision Tree Algorithm ในภาษา PHP

ความหมายของ Decision Tree

Decision Tree หรือ ต้นไม้การตัดสินใจ เป็นโมเดลที่ใช้ในการทำการแบ่งประเภทข้อมูล (Classification) หรือการคาดการณ์ค่า (Regression) โดยข้อมูลจะถูกแบ่งออกเป็นหลายๆ ชั้น ชั้นแรกจะเป็นการตั้งคำถามเกี่ยวกับข้อมูล และข้อมูลจะถูกแบ่งออกตามคำตอบ จนกระทั่งไปถึงชั้นสุดท้ายซึ่งเป็นผลลัพธ์ที่ต้องการ

วิธีการทำงานของ Decision Tree

ตัวอย่างการใช้งานใน PHP

มาดูตัวอย่างการใช้งาน Decision Tree อัลกอริธึมใน PHP กันเลย โดยเราจะทำการจำลองการสร้าง Decision Tree อย่างง่าย ด้วยห้องสมุดที่ชื่อว่า PHP-ML (PHP Machine Learning) ที่สามารถติดตั้งได้ผ่าน Composer

ขั้นตอนที่ 1: ติดตั้ง PHP-ML

ก่อนอื่นให้คุณติดตั้ง Composer ในเครื่องของคุณและรันคำสั่งต่อไปนี้ในคำสั่ง Terminal เพื่อติดตั้ง PHP-ML:

 composer require php-ai/php-ml

ขั้นตอนที่ 2: เขียนโค้ด Decision Tree

เราจะจำลองข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับลูกค้าของร้านค้า ว่าลูกค้าจะตัดสินใจซื้อสินค้าหรือไม่ ถ้ามีกลุ่มอายุและรายได้เป็นข้อมูล

 <?php

require 'vendor/autoload.php';

use Phpml\Classification\DecisionTree;

// ข้อมูลอินพุต (อายุและรายได้)
$samples = [
    [25, 50000],
    [30, 60000],
    [35, 80000],
    [40, 100000],
    [45, 70000],
    [50, 120000],
    [22, 45000],
    [28, 58000],
];

// ข้อมูลผลลัพธ์ (ซื้อหรือไม่ซื้อ)
$labels = ['yes', 'yes', 'yes', 'no', 'yes', 'no', 'yes', 'yes'];

// สร้างโมเดล Decision Tree
$classifier = new DecisionTree();

// สอนโมเดลด้วยข้อมูล
$classifier->train($samples, $labels);

// ทดสอบโมเดลกับข้อมูลใหม่
$newSample = [29, 59000];
$result = $classifier->predict($newSample);

echo "ผลลัพธ์ของการทดสอบข้อมูลใหม่: " . $result . PHP_EOL;

?>

อธิบายโค้ด

ตัวอย่างใช้ในโลกจริง

ตอนนี้เรามาดูว่า Decision Tree สามารถนำไปใช้ในสาขาต่างๆ ได้อย่างไร ตัวอย่างเช่น:

ทำไมคุณควรศึกษาการเขียนโปรแกรมที่ EPT

หากคุณสนใจในการพัฒนาทักษะด้านการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูล อย่าลืมว่าการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมและทำความเข้าใจกับอัลกอริธึมต่างๆ เช่น Decision Tree จะช่วยให้คุณมีมุมมองที่กว้างขึ้นต่อการแก้ไขปัญหาในอนาคต

ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เรามีโปรแกรมการเรียนการสอนที่หลากหลาย ตั้งแต่การเริ่มต้นไปจนถึงเทคนิคขั้นสูง ไม่ว่าคุณจะเป็นมือใหม่หรือมีประสบการณ์แล้ว เรามีหลักสูตรที่สามารถช่วยคุณพัฒนาทักษะได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เชิญชวนมาเป็นส่วนหนึ่งกับ EPT และเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรม พร้อมกันกับการไขปริศนาต่างๆ ในโลกของเทคโนโลยีที่กำลังเติบโตอย่างรวดเร็ว! 🌟

สรุป

Decision Tree เป็นอัลกอริธึมที่มีประโยชน์และเข้าใจง่าย จึงทำให้เป็นเครื่องมือที่น่าสนใจสำหรับผู้ที่ศึกษาการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง และในการนำไปใช้งานในชีวิตจริง การเข้าใจพื้นฐานนี้จะช่วยคุณในการพัฒนาโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นและสามารถในการคาดการณ์ได้ดียิ่งขึ้น

หากคุณมีข้อสงสัยหรือต้องการข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียนรู้การเขียนโปรแกรม อย่าลืมติดตามข่าวสารจาก EPT เพื่อไม่พลาดโอกาสในการพัฒนาทักษะของคุณ!

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