การใช้งาน Linear Regression ในภาษา Swift แบบง่ายๆ

ในยุคที่ข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญและมีบทบาทในหลายๆ ด้าน การวิเคราะห์และคาดการณ์ข้อมูลด้วยวิธีการต่างๆ ก็เริ่มเป็นที่นิยมอย่างมาก ซึ่งหนึ่งในนั้นคือ "การถดถอยเชิงเส้น" หรือ Linear Regression ซึ่งเป็นเทคนิคทางสถิติที่ถูกใช้ในการคาดการณ์ค่าของตัวแปรเป้าหมาย (Dependent Variable) ด้วยการใช้ตัวแปรอิสระ (Independent Variables)

ในบทความนี้เราจะมาเรียนรู้การนำ Linear Regression มาใช้ในภาษา Swift กัน โดยจะมีตัวอย่างโค้ดจริงๆ และอธิบายการทำงานเพื่อให้เข้าใจได้ง่ายขึ้น

Linear Regression คืออะไร?

การถดถอยเชิงเส้นเป็นวิธีการที่ใช้ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร เช่น คาดการณ์ราคาของบ้านตามขนาด, หรือคาดการณ์ผลลัพธ์จากคะแนนสอบ โดยทั่วไป รูปแบบของ Linear Regression จะมีลักษณะดังนี้:

\[ Y = aX + b \]

โดยที่:

- \( Y \) คือ ตัวแปรเป้าหมาย

- \( X \) คือ ตัวแปรอิสระ

- \( a \) คือ ค่าความชัน (Slope)

- \( b \) คือ ค่าคงที่ (Intercept)

การใช้งาน Linear Regression ด้วย Swift

ก่อนที่จะเริ่มเขียนโค้ด เราต้องทำความเข้าใจถึงการทำงานเบื้องต้น ก่อน โค้ดจะถูกสร้างขึ้นมาเพื่อคำนวณหาค่าต่างๆ เช่น ค่าคงที่และค่าความชันใน Linear Regression ซึ่งเราสามารถเริ่มต้นได้ดังนี้:

#### ตั้งค่าข้อมูล

เราจะสร้างข้อมูลตัวอย่างเพื่อนำมาใช้ในการคำนวณ โดยในตัวอย่างนี้เราจะใช้ข้อมูลเกี่ยวกับขนาดบ้าน (X) และราคาบ้าน (Y)

 import Foundation

let sizes: [Double] = [1000, 1500, 2000, 2500, 3000] // ขนาดบ้าน ตารางฟุต
let prices: [Double] = [150000, 200000, 250000, 300000, 350000] // ราคาบ้าน

#### การคำนวณค่าความชันและค่าคงที่

เราจะทำการคำนวณค่าที่เราต้องการใช้ในการคำนวณ Linear Regression โดยใช้สูตรที่กำหนดไว้ข้างต้น

 func linearRegression(x: [Double], y: [Double]) -> (slope: Double, intercept: Double) {
    let n = Double(x.count)
    let sumX = x.reduce(0, +)
    let sumY = y.reduce(0, +)
    let sumXY = zip(x, y).map(*).reduce(0, +)
    let sumXX = x.map { $0 * $0 }.reduce(0, +)

    let slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumXX - sumX * sumX)
    let intercept = (sumY - slope * sumX) / n
    return (slope, intercept)
}

let result = linearRegression(x: sizes, y: prices)
print("Slope: \(result.slope), Intercept: \(result.intercept)")

การวิเคราะห์ผลลัพธ์

ผลลัพธ์จากการคำนวณจะให้ค่าความชัน (Slope) และค่าคงที่ (Intercept) ซึ่งสามารถนำไปใช้ในการคาดการณ์ราคาบ้านตามขนาดที่เราต้องการ ซึ่งจะสามารถประเมินและคาดการณ์ราคาบ้านใหม่ที่ไม่ได้อยู่ในชุดข้อมูลได้อย่างมีประสิทธิภาพ

Use Case ในโลกจริง

การใช้งาน Linear Regression สามารถพบได้แทบจะในทุกสาขาในโลกจริง ตัวอย่างเช่น:

สรุป

การใช้งาน Linear Regression ในการคาดการณ์ข้อมูลนั้นไม่เพียงแต่เป็นเรื่องที่น่าสนใจ แต่ยังเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์อย่างมากในหลายสาขา โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมที่มีการวิเคราะห์ข้อมูลมากมาย

หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลโดยใช้ทักษะต่างๆ รวมถึง Linear Regression สามารถติดต่อเรียนที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ซึ่งมีคอร์สการเรียนการสอนที่ครอบคลุม ทั้งในเชิงทฤษฎีและการปฏิบัติ รวมถึงการใช้เครื่องมือต่างๆ ในการพัฒนาทักษะด้านการเขียนโปรแกรมและการวิเคราะห์ข้อมูลในที่เดียว!

ติดต่อเรียนรู้กับเราได้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor)!

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