การใช้งาน Quadratic Regression ในภาษา Swift

ในโลกของการวิเคราะห์ข้อมูลและการพยากรณ์ความน่าจะเป็น การทำความเข้าใจรูปแบบของข้อมูลที่เรามีเป็นสิ่งสำคัญสำหรับการตัดสินใจในอนาคต โดยเฉพาะเมื่อเราต้องการค้นหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหลายตัว ในบทความนี้เราจะมาทำความรู้จักกับ “Quadratic Regression” ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์และสามารถนำไปใช้ในหลายๆ ด้าน รวมทั้งการพัฒนาแอพพลิเคชันในภาษา Swift

Quadratic Regression คืออะไร?

Quadratic Regression เป็นรูปแบบของการวิเคราะห์ที่ช่วยให้เราสามารถหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ (Independent Variable) และตัวแปรตาม (Dependent Variable) ได้ โดยเฉพาะในลักษณะของกราฟที่มีลักษณะโค้ง โดยเราจะใช้สมการของพหุนามอันดับที่สองในการพยากรณ์ค่า

รูปสมการของ Quadratic Regression มีลักษณะเป็น:

\[ y = ax^2 + bx + c \]

โดยที่

- \( y \) คือ ค่าที่เราต้องการพยากรณ์

- \( x \) คือ ตัวแปรอิสระ

- \( a, b, c \) คือ ค่าคงที่ที่เราจะหา

ทำไมต้องใช้ Quadratic Regression?

Use Case ในโลกจริง

หนึ่งในกรณีการใช้งานของ Quadratic Regression คือการพยากรณ์ยอดขายของสินค้าในช่วงเทศกาล เช่น ในช่วงเทศกาลปีใหม่ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายในปีที่ผ่านมา เราสามารถสร้างโมเดลที่บอกว่าในปีถัดไปยอดขายจะมีแนวโน้มเป็นอย่างไรโดยใช้อัลกอริธึม Quadratic Regression

ตัวอย่าง Code ในภาษา Swift

มาดูกันว่าการใช้งาน Quadratic Regression ในภาษา Swift จะเป็นอย่างไร โดยเราจะสร้างฟังก์ชันเพื่อวิเคราะห์ข้อมูล จากนั้นเราจะใช้ข้อมูลตัวอย่างเพื่อทำการคำนวณ

สร้างฟังก์ชันสำหรับการคำนวณ Quadratic Regression

 import Foundation

func quadraticRegression(x: [Double], y: [Double]) -> (a: Double, b: Double, c: Double)? {
    let n = Double(x.count)

    guard n > 2 else { return nil }

    // คำนวณผลรวม
    let sumX = x.reduce(0, +)
    let sumY = y.reduce(0, +)
    let sumX2 = x.reduce(0) { $0 + $1 * $1 }
    let sumX3 = x.reduce(0) { $0 + $1 * $1 * $1 }
    let sumX4 = x.reduce(0) { $0 + $1 * $1 * $1 * $1 }
    let sumXY = zip(x, y).reduce(0) { $0 + $1.0 * $1.1 }
    let sumX2Y = zip(x.map { $0 * $0 }, y).reduce(0) { $0 + $1.0 * $1.1 }

    let denominator = n * (sumX2 * sumX4 - sumX3 * sumX3) - sumX * (sumX * sumX4 - sumX2 * sumX3) + sumX2 * (sumX * sumX3 - sumX2 * sumX2)

    // คำนวณค่าของ a, b, c
    let a = (n * (sumX2Y * sumX4 - sumXY * sumX3) - sumY * (sumX2 * sumX4 - sumX3 * sumX3) + sumX2 * (sumXY * sumX3 - sumY * sumX2)) / denominator

    let b = (n * (sumXY * sumX4 - sumX2Y * sumX3) - sumX * (sumX2 * sumX4 - sumX3 * sumX3) + sumY * (sumX * sumX3 - sumX2 * sumX2)) / denominator

    let c = (n * (sumX2 * sumX2Y - sumXY * sumX2) - sumX * (sumXY * sumX2 - sumY * sumX) + sumY * (sumXY * sumX - sumX2 * sumX)) / denominator

    return (a, b, c)
}

// ข้อมูลตัวอย่าง
let xValues = [1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0]
let yValues = [2.0, 3.0, 5.0, 7.0, 11.0]

// คำนวณค่า a, b, c
if let coefficients = quadraticRegression(x: xValues, y: yValues) {
    print("ค่าของ a: \(coefficients.a), b: \(coefficients.b), c: \(coefficients.c)")
} else {
    print("ไม่สามารถคำนวณได้")
}

อธิบายการทำงานของโค้ด

ฟังก์ชัน `quadraticRegression` จะรับค่าอาร์เรย์ของตัวแปรอิสระ (x) และตัวแปรตาม (y) และทำการคำนวณค่าคงที่ \( a, b, c \) ของสมการ Quadratic Regression โดยเริ่มจากการตรวจสอบขนาดของข้อมูลที่จะคำนวณ เช่น จะต้องมีข้อมูลมากกว่า 2 จุด ก่อนที่ทำการคำนวณค่าผลรวมที่จำเป็น ปิดท้ายด้วยการคืนค่าผลลัพธ์ออกมาในรูปแบบของทูเพิล (a, b, c)

สรุป

ในบทความนี้ เราได้ทำความรู้จักกับ Quadratic Regression ว่ามันคืออะไร? มีความสำคัญอย่างไร? พร้อมตัวอย่างการใช้งานในโลกจริงและตัวอย่างโค้ดในภาษา Swift ที่สามารถนำไปใช้ได้ทันที หากเพื่อน ๆ สนใจลงลึกในรายละเอียดการวิเคราะห์ข้อมูลและการเขียนโปรแกรม สามารถเข้ามาศึกษาเพิ่มเติมได้ที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ซึ่งเรามีหลักสูตรที่หลากหลายและมีคุณภาพรอให้คุณเข้ามาเรียนรู้การเขียนโปรแกรมในสายวิทยาศาสตร์ข้อมูล และการวิเคราะห์ข้อมูลอย่างสร้างสรรค์!

มาเริ่มต้นเรียนรู้การเขียนโปรแกรมในรูปแบบใหม่ที่คุณจะรักได้เลยที่ EPT!

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