การใช้งาน Decision Tree Algorithm ในภาษา Fortran

บทนำ

ในโลกแห่งการประมวลผลข้อมูล การตัดสินใจที่ดีมักมีผลต่อผลลัพธ์ที่ดีที่สุด และหนึ่งในเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสำหรับการตัดสินใจคือ "Decision Tree Algorithm" ซึ่งเป็นวิธีการที่ช่วยในการจำแนกประเภท ข้อมูลจากคุณลักษณะที่แตกต่างกัน โดยสามารถนำไปใช้ได้ในหลากหลายกรณี เช่น การวินิจฉัยโรค การจัดกลุ่มลูกค้าในธุรกิจ เป็นต้น ในบทความนี้เราจะพูดถึงการใช้งาน Decision Tree Algorithm ในภาษา Fortran แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่างโค้ดที่สามารถนำไปใช้ได้ทันที

อธิบายความเป็นมาของ Decision Tree

Decision Tree คือ โมเดลที่ใช้สำหรับการจำแนกประเภทหรือการทำนายที่มีลักษณะของต้นไม้ โดยมีโหนดภายในที่แสดงถึงการตัดสินใจ หรือคุณลักษณะต่างๆ และมีโหนดใบที่เป็นผลลัพธ์ ผลลัพธ์ที่เกิดขึ้นนั้นสามารถมีได้หลายประเภท

ขั้นตอนการทำงานของ Decision Tree

Use Case ในโลกจริง

คราวนี้เราอยากให้เห็นว่า Decision Tree สามารถนำไปใช้ในสถานการณ์จริงได้อย่างไร เช่น ในการวินิจฉัยโรค "โรคเบาหวาน" โดยการเก็บข้อมูลผู้ป่วย เช่น อายุ, น้ำหนักตัว, ระดับน้ำตาลในเลือด เป็นต้น และใช้ Decision Tree ในการวิเคราะห์เพื่อวินิจฉัยว่าผู้ป่วยมีแนวโน้มที่จะเป็นโรคเบาหวานหรือไม่

ตัวอย่าง CODE ในภาษา Fortran

โค้ดต่อไปนี้จะแสดงตัวอย่างการสร้างโมเดล Decision Tree ที่ง่ายที่สุดในภาษา Fortran ซึ่งจะพิจารณาข้อมูลตัวอย่างที่ประกอบด้วยสองคุณลักษณะหลัก ได้แก่ น้ำหนักและระดับน้ำตาลในเลือด

 program decision_tree_example
  implicit none

  integer :: n, i
  real :: weight(5), sugar_level(5)
  integer :: classification(5)

  ! กำหนดข้อมูลตัวอย่าง
  n = 5
  weight = [55.0, 70.0, 80.0, 90.0, 65.0]
  sugar_level = [100.0, 180.0, 200.0, 250.0, 110.0]

  ! ตัดสินใจตามน้ำหนักและระดับน้ำตาล
  do i = 1, n
    if (weight(i) > 70.0 .and. sugar_level(i) > 150.0) then
      classification(i) = 1 ! เป็นโรคเบาหวาน
    else
      classification(i) = 0 ! ไม่เป็นโรคเบาหวาน
    end if
  end do

  ! แสดงผลลัพธ์
  print *, "Classification results:"
  do i = 1, n
    print *, "Patient ", i, ": ", classification(i)
  end do

end program decision_tree_example

การอธิบายโค้ด

- ในโค้ดนี้ เราเริ่มต้นด้วยการกำหนดข้อมูลตัวอย่างที่ประกอบด้วยน้ำหนักและระดับน้ำตาลในเลือด

- เราตัดสินใจว่าจะนับว่าผู้ป่วยเป็นโรคเบาหวานหรือไม่ โดยใช้เงื่อนไขที่เราตั้งไว้ (น้ำหนักมากกว่า 70 กิโลกรัม และระดับน้ำตาลในเลือดมากกว่า 150 มิลลิกรัม/เดซิลิตร)

- สุดท้าย ผลลัพธ์จะแสดงออกมาว่าผู้ป่วยแต่ละคนมีสถานะเป็นโรคเบาหวานหรือไม่

สรุป

Decision Tree Algorithm เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ซับซ้อน และเหมาะสำหรับการใช้งานในหลากหลายกรณี โดยเฉพาะในด้านการวินิจฉัยและการตัดสินใจ ที่สามารถช่วยให้เราเข้าใจพฤติกรรมและอารมณ์ของข้อมูล การเรียนรู้การใช้ Decision Tree Algorithm ดังกล่าวในภาษา Fortran สามารถเป็นพื้นฐานที่ดีในการพัฒนาโปรแกรมที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูล

หากคุณ intéressé ในการเรียนรู้ Programming อย่างเต็มรูปแบบ เราขอแนะนำให้คุณเข้ามาศึกษากับ EPT (Expert-Programming-Tutor) ซึ่งที่นั่นเราจะเพียบพร้อมไปด้วยคอร์สเรียนที่จะช่วยเสริมสร้างความรู้ติดตัวคุณให้ง่ายยิ่งขึ้น รับประกันว่าจะทำให้คุณเป็นผู้เชี่ยวชาญทางโปรแกรมมิ่งได้อย่างแท้จริง!

นอกจากนี้ คุณยังสามารถศึกษาหรือทดลองเขียนโค้ด Decision Tree Algorithm เพิ่มเติมได้เพื่อตอบสนองความต้องการของโลกการพัฒนาซอฟต์แวร์ยุคใหม่ที่น่าตื่นเต้นนี้!

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