ในยุคที่ข้อมูลมีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจ การใช้ Machine Learning (ML) เพื่อนำมาวิเคราะห์ข้อมูลนั้นจึงเป็นสิ่งที่ไม่สามารถมองข้ามได้ หนึ่งในวิธีการวิเคราะห์ข้อมูลที่นิยมมากก็คือ "Decision Tree" ซึ่งเป็นอัลกอริธึมที่ง่ายต่อการเข้าใจและใช้งาน ในบทความนี้ เราจะพูดถึงวิธีการใช้งาน Decision Tree algorithm ในภาษา Dart โดยเน้นการอธิบายการทำงาน ตัวอย่างโค้ด และคำอธิบายถึง usecase ของมันในโลกจริง
Decision Tree เป็นโมเดลที่ช่วยทำการตัดสินใจบนพื้นฐานของการแบ่งกลุ่มข้อมูลออกเป็นชั้นๆ โมเดลนี้จะมีรูปแบบเป็น "ต้นไม้" โดยแต่ละโหนดในต้นไม้จะแสดงถึงตัวแปรและการตัดสินใจที่อิงจากค่าเหล่านั้น ในขณะที่แต่ละกิ่งจะนำไปสู่ผลลัพธ์หรือการตัดสินใจสุดท้าย
ประโยชน์ของ Decision Tree
1. ง่ายต่อการเข้าใจ: Visual representation ของ Decision Tree ทำให้เราสามารถเข้าใจได้ง่ายมากขึ้น 2. ช่วยในการตัดสินใจ: สามารถใช้ในการตัดสินใจที่เชิงซ้อน 3. ไม่มีสมมติฐานปกติ: ไม่ต้องการให้ข้อมูลมีการกระจายแบบปกติ
เราจะใช้ library ที่ชื่อว่า `ml_algo` ในการสร้าง Decision Tree ใน Dart ซึ่งเป็น library ที่ถูกออกแบบมาเพื่อทำ Machine Learning โดยเฉพาะ
ขั้นตอนการติดตั้ง
ก่อนที่เราจะเริ่มต้น เขียนโปรแกรม Dart ที่ใช้ Decision Tree เราต้องติดตั้ง library `ml_algo` โดยใช้คำสั่ง:
ตัวอย่างโค้ด
#### ขั้นตอนที่ 1: นำเข้า library ที่จำเป็น
#### ขั้นตอนที่ 2: สร้าง DataFrame
เราจะสร้าง DataFrame บางตัวเพื่อเก็บข้อมูลที่เราต้องการใช้ในการสร้างต้นไม้
#### เปอิญทำงานของโค้ด
1. นำเข้า library: เรานำเข้า library ที่จำเป็นใช้งาน 2. สร้าง DataFrame: เราใช้ `DataFrame` เก็บข้อมูลฟีเจอร์ (feature) และค่าผลลัพธ์ (label) 3. สร้างโมเดล: เราสร้างโมเดล Decision Tree โดยระบุ column ที่ใช้เป็น target 4. ทดสอบการคาดการณ์: ใช้โมเดลที่สร้างขึ้นเพื่อทำนายค่าของข้อมูลใหม่Usecase ในโลกจริง
- การวิเคราะห์การตัดสินใจ: ใช้ในธุรกิจเพื่อวิเคราะห์พฤติกรรมลูกค้า อย่างเช่น การคาดการณ์ว่าลูกค้าจะซื้อสินค้าหรือไม่ - การแพทย์: ใช้ในการวิเคราะห์ค่าอาการของผู้ป่วย เพื่อตัดสินใจว่าผู้ป่วยต้องการเข้ารับการรักษาอย่างไร - การประเมินความเสี่ยง: ใช้ในการวิเคราะห์ความเสี่ยงทางการเงิน เช่น การพิจารณาว่าลูกค้าคนไหนมีความเสี่ยงในการผิดนัดชำระ
Decision Tree algorithm เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์และช่วยในการตัดสินใจ เราสามารถสร้างโมเดล decision tree ด้วยภาษา Dart ได้ง่ายๆ โดยใช้ไลบรารี `ml_algo` ซึ่งทำให้เราสามารถเขียนโค้ดที่เข้าใจง่ายและมีประสิทธิภาพได้
หากคุณสนใจเรียนรู้การเขียนโปรแกรมเช่นนี้ และต้องการพัฒนาทักษะด้านข้อมูลและแมชชีนเลิร์นนิง นักเรียนสามารถลงทะเบียนเรียนที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) เพื่อเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับโปรแกรมมิ่งและแนวทางการประยุกต์ใช้ในสาขาต่างๆ ได้!
เป็นการเริ่มต้นสู่การเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านการเขียนโปรแกรมและแมชชีนเลิร์นนิงที่พร้อมรับมือกับโลกของข้อมูล!
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