หากคุณสนใจในศาสตร์ของการวิเคราะห์ข้อมูลและการพัฒนาซอฟต์แวร์ การใช้ Linear Regression หรือการถดถอยเชิงเส้นนั้น เป็นเทคนิคที่สำคัญที่ไม่ควรมองข้าม! โดยเฉพาะในภาษา Dart ที่เป็นที่รู้จักจากการพัฒนาแอปพลิเคชันบนโมบายล์หรือตัวเว็บของ Flutter วันนี้เราจะมาทำความเข้าใจ และชมตัวอย่างการใช้งาน Linear Regression ด้วย Dart พร้อมด้วย Use Case ที่น่าสนใจในชีวิตจริงด้วยกัน!
Linear Regression
เป็นโมเดลทางสถิติที่ใช้สำหรับสร้างความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรตัวหนึ่ง (Independent Variable หรือ Predictor) กับตัวแปรอีกตัวหนึ่ง (Dependent Variable หรือ Outcome) โดยการคาดการณ์ค่าของตัวแปรเป้าหมายจากตัวแปรต้นแบบ ด้วยการสร้างสมการเส้นตรง เช่น\[ Y = a + bX \]
โดยที่:
- \( Y \) คือ ค่าที่เราต้องการทำนาย
- \( a \) คือ ค่าคงที่ (Intercept)
- \( b \) คือ ความชันของเส้นตรง (Slope)
- \( X \) คือ ตัวแปรต้นแบบ
หลังจากนั้นให้รันคำสั่ง `flutter pub get` เพื่อดาวน์โหลดแพ็กเกจที่เราต้องการ
มาดูโค้ดตัวอย่างการใช้งาน Linear Regression กันเลย!
อธิบายการทำงานของโค้ด
1. นำเข้าแพ็กเกจ: โค้ดเริ่มต้นด้วยการนำเข้าแพ็กเกจ `dart_ml` ซึ่งมีฟังก์ชันในการสร้างโมเดล Linear Regression 2. ข้อมูลการฝึกสอน: เราสร้างข้อมูลการฝึกสอนที่มีขนาดห้องและราคาบ้าน เพื่อให้โมเดลเรียนรู้ 3. สร้างโมเดลและฝึกสอน: เราสร้างตัวยึดโมเดล Linear Regression และใช้วิธี `fit` เพื่อฝึกสอนโมเดลด้วยข้อมูลที่เรามี 4. ทำนายราคา: เราสามารถใช้โมเดลที่เราฝึกสอนแล้ว เพื่อทำนายราคาสำหรับบ้านที่มีขนาด 750 ตารางฟุต
การใช้งาน Linear Regression มีหลากหลายแง่มุมในชีวิตจริง เช่น:
1. การทำนายราคาอสังหาริมทรัพย์: ทำให้ผู้ซื้อทราบราคาที่เหมาะสมตามขนาด และทำเลที่ตั้ง 2. การวิเคราะห์ยอดขาย: ในธุรกิจสามารถวิเคราะห์การเชื่อมโยงระหว่างต้นทุนการโฆษณาและยอดขาย 3. การคาดการณ์ยอดนักเรียน: สถานศึกษาอาจใช้ Linear Regression ในการคาดการณ์ยอดนักเรียนที่เข้ามาศึกษาต่อโดยวิเคราะห์จากข้อมูลต่างๆ
การเรียนรู้ไม่เคยหยุดนิ่ง เมื่อคุณได้สัมผัสและลองเขียนโค้ดด้วยตัวเอง คุณจะพบว่าการเขียนโปรแกรมนั้นสนุกและท้าทายมาก! หากคุณพร้อมแล้ว สมัครเรียนที่ EPT และก้าวไปด้วยกัน!
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