การใช้งาน Decision Tree Algorithm ในภาษา Delphi Object Pascal

ในบรรดาอัลกอริธึมที่ใช้ในการทำการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) Decision Tree เป็นหนึ่งในอัลกอริธึมที่นิยมใช้มาก เพราะด้วยความเรียบง่ายในการเข้าใจและการประยุกต์ใช้ที่หลากหลาย ในบทความนี้เราจะมาศึกษาเรื่องของ Decision Tree Algorithm ในภาษา Delphi Object Pascal แบบง่ายๆ พร้อมตัวอย่างโค้ดและการอธิบายการทำงาน

Decision Tree Algorithm คืออะไร

Decision Tree คือ โครงสร้างข้อมูลที่มีลักษณะเป็นต้นไม้ซึ่งทำหน้าที่ในการตัดสินใจ โดยจะแบ่งแยกข้อมูลออกเป็นกลุ่มๆ ตามคุณสมบัติหรือลักษณะที่แตกต่างกัน การตัดสินใจในแต่ละขั้นตอนจะถูกสร้างขึ้นจากคุณสมบัติที่มีความสำคัญและช่วยในการแยกกลุ่มข้อมูลได้ดีที่สุด ในขณะที่เราไต่ขึ้นไปบนต้นไม้ เราจะเห็นว่าแต่ละโหนดจะแสดงถึงคุณสมบัติและแต่ละใบไม้จะแสดงถึงผลลัพธ์หรือการตัดสินใจ

ส่วนประกอบของ Decision Tree

วิธีการทำงานของ Decision Tree

ตัวอย่างโค้ดในการสร้าง Decision Tree ใน Delphi Object Pascal

เราจะสร้าง Decision Tree แบบง่ายโดยใช้ข้อมูลที่สมมุติขึ้นมาซึ่งเกี่ยวข้องกับการทำนายผลสอบของนักเรียน ข้อมูลที่เราใช้คือ คะแนนสอบและการเข้าเรียน

 program DecisionTreeExample;

uses
  SysUtils;

type
  TStudent = record
    Attendance: Boolean;
    Score: Integer;
    Passed: Boolean;
  end;

var
  Students: array[1..5] of TStudent;
  i: Integer;

function PredictOutcome(Attendance: Boolean; Score: Integer): string;
begin
  if Attendance then
  begin
    if Score >= 50 then
      Result := 'Passed'
    else
      Result := 'Failed';
  end
  else
    Result := 'Failed';
end;

begin
  // สมมุติข้อมูลนักเรียน
  Students[1] := TStudent.Create(True, 85, True);
  Students[2] := TStudent.Create(True, 45, False);
  Students[3] := TStudent.Create(False, 70, False);
  Students[4] := TStudent.Create(True, 60, True);
  Students[5] := TStudent.Create(False, 40, False);

  // ตรวจสอบการทำนายผลสอบ
  for i := 1 to 5 do
  begin
    WriteLn('Student ', i, ': Attendance=', Students[i].Attendance,
            ', Score=', Students[i].Score, ' => Prediction: ',
            PredictOutcome(Students[i].Attendance, Students[i].Score));
  end;
end.

อธิบายโค้ด

ในตัวอย่างนี้ เราจะใช้ตัวแปร `TStudent` เพื่อกำหนดโครงสร้างข้อมูลที่มีรายละเอียดของนักเรียน เช่น การเข้าเรียน (Attendance) คะแนนสอบ (Score) และการผ่านเกณฑ์ (Passed) จากนั้นเราได้กำหนดฟังก์ชัน `PredictOutcome` เพื่อช่วยในการทำนายผลสอบของนักเรียนโดยดูจากข้อมูลการเข้าเรียนและคะแนนสอบ

โค้ดนี้มีองค์ประกอบที่เรียบง่าย ทำให้เป็นตัวอย่างที่ดีในการเริ่มต้นการใช้ Decision Tree

Use Case ในโลกจริง

หนึ่งในกรณีที่ Decision Tree ถูกนำไปใช้ในชีวิตประจำวันคือในระบบการวินิจฉัยโรคแพทย์ โดยการใช้ข้อมูลที่มีเช่น อายุ อาการ และประวัติทางการแพทย์ เพื่อประเมินว่าอาจมีโรคใดบ้างที่อาจเกิดขึ้นได้

ตัวอย่างอื่นคือการวิเคราะห์ความเสี่ยงในการให้สินเชื่อ โดยการใช้ข้อมูลเช่น คะแนนเครดิต รายได้ และอายุ เพื่อประเมินความสามารถในการชำระคืนสินเชื่อของลูกค้า

สรุป

Decision Tree Algorithm ไม่เพียงแต่สนุกในการเรียนรู้ แต่ยังสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้จริงในหลายๆ สาขา ไม่ว่าจะเป็นด้านการแพทย์ การเงิน หรือแม้กระทั่งการบริหารจัดการธุรกิจ ช่วยให้เราตัดสินใจได้อย่างมีเหตุผลมากขึ้น

เราขอเชิญชวนให้ทุกคนมาศึกษา programming และ Machine Learning เพิ่มเติมที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เพื่อที่จะได้พัฒนาความรู้และทักษะไปสู่อีกขั้น! ทุกคนสามารถเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมได้ ไม่จำเป็นต้องมีพื้นฐานมาก่อน มาร่วมเปลี่ยนแปลงอนาคตของคุณไปกับ EPT!

คนที่มีทักษะด้านการเขียนโปรแกรมสามารถกลายเป็นผู้นำในสาขาที่ตนรัก ทุกคนจะต้องไม่พลาดที่จะมาเรียนรู้ที่ EPT!

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