การทำงานกับข้อมูลเชิงตัวเลขในปัจจุบันเป็นสิ่งที่เราไม่สามารถหลีกเลี่ยงได้ ซึ่ง "Regressions" เป็นเครื่องมือที่สำคัญในการวิเคราะห์ข้อมูล ไม่ว่าจะเป็นการพยากรณ์ราคาขายในอนาคตหรือสร้างโมเดลที่ช่วยในการตัดสินใจ ในบทความนี้ เราจะพูดถึง Quadratic Regression ซึ่งเป็นรูปแบบหนึ่งของการวิเคราะห์ที่สามารถใช้ในการจำลองความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรได้ดียิ่งขึ้น
Quadratic Regression คือการปรับพิกัดในรูปแบบฟังก์ชันระนาบที่มีลักษณะเป็นพาราโบล่า สามารถแสดงเป็นสมการได้ดังนี้:
\[ y = ax^2 + bx + c \]
โดยที่:
- \( y \) คือค่าที่เราต้องการพยากรณ์
- \( x \) คือค่าของตัวแปรอิสระ
- \( a, b, c \) คือค่าสัมประสิทธิ์ที่เราต้องหาค่า
Quadratic Regression ช่วยในการค้นหาความสัมพันธ์ที่ไม่เป็นเชิงเส้น โดยปกติเมื่อเรามีเพียงข้อมูลที่มีลักษณะเป็นเชิงเส้น (linear relationships) การใช้ Linear Regression จะทำให้เราเข้าใจข้อมูลได้ไม่ครบถ้วน เราสามารถใช้ Quadratic Regression เพื่อทำให้โมเดลของเราแม่นยำมากขึ้นเมื่อมีข้อมูลที่มีความซับซ้อนมากขึ้น
ขั้นตอนที่ 1: การตั้งค่าห้องสมุด
ก่อนอื่นให้เพิ่ม dependency ของ Jama ในไฟล์ `build.gradle` ของโปรเจกต์ของคุณ
ขั้นตอนที่ 2: เขียนฟังก์ชัน Quadratic Regression
อธิบายการทำงานของโค้ด
- เริ่มต้นด้วยการสร้างฟังก์ชัน `quadraticRegression` ที่รับพารามิเตอร์เป็นอาเรย์ของ `x` และ `y`
- ในฟังก์ชันจะต้องมีการสร้างแมทริกซ์ `X` ที่มีข้อมูลของ \( x \) ในรูปแบบ \( x^2, x, \) และ \( 1 \)
- จากนั้นจะคำนวณหาค่าสัมประสิทธิ์ด้วยสูตร Least Squares Method
- สุดท้ายจะแสดงค่าของค่าสัมประสิทธิ์ในรูปของอาเรย์
Use Case ในโลกจริง
1. การวิเคราะห์ราคาอสังหาริมทรัพย์: ข้อมูลราคาบ้านในแต่ละปีอาจมีแนวโน้มเพิ่มขึ้นในลักษณะพาราโบล่า แทนที่จะเป็นเส้นตรงเสมอ ซึ่ง Quadratic Regression จะช่วยให้เราคาดการณ์ราคาในอนาคตได้ดียิ่งขึ้น 2. การศึกษาตลาดสินค้าฟุ่มเฟือย: ราคาและยอดจำหน่ายของสินค้าฟุ่มเฟือยอาจมีความสัมพันธ์ไม่เป็นเชิงเส้น โดยเราอาจใช้ Quadratic Regression ในการวิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ 3. การพยากรณ์ผลการสอบของนักเรียน: หากมีความสัมพันธ์ระหว่างคะแนนสอบและเวลาเตรียมตัวที่ไม่เป็นเชิงเส้น Quadratic Regression ก็จะช่วยในการพยากรณ์ผลสอบได้แม่นยำขึ้น
มาร่วมเป็นส่วนหนึ่งในวงการโปรแกรมด้วยกัน แล้วคุณจะพบว่าการวิเคราะห์ข้อมูลไม่ใช่เรื่องที่ยากอีกต่อไป!
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
Tag ที่น่าสนใจ: java c# vb.net python c c++ machine_learning web database oop cloud aws ios android
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM