การใช้งาน Quadratic Regression ในภาษา Scala

การวิเคราะห์ข้อมูลและการสร้างโมเดลในการคาดการณ์มีความสำคัญในหลายๆ สาขา อาทิเช่น วิทยาศาสตร์ เศรษฐศาสตร์ และการตลาด หนึ่งในเทคนิคที่นิยมใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงพรรณนา (descriptive analytics) และคาดการณ์แนวโน้ม (predictive analytics) คือ Quadratic Regression หรือการถดถอยพหุคูณอันดับสอง ซึ่งสามารถช่วยให้เราเข้าใจความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนได้ดียิ่งขึ้น ในบทความนี้ เราจะมาพูดถึงการใช้งาน Quadratic Regression ในภาษา Scala พร้อมตัวอย่างโค้ดและการใช้งานจริงในชีวิตประจำวัน

Quadratic Regression คืออะไร?

Quadratic Regression เป็นโมเดลการถดถอยที่สามารถอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ (independent variable) และตัวแปรตาม (dependent variable) ได้โดยใช้ฟังก์ชันพหุคูณอันดับสอง ซึ่งมีรูปแบบทั่วไปดังนี้:

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

โดยที่ \(a\), \(b\), และ \(c\) เป็นค่าคงที่ที่เราต้องการหามาจากข้อมูล เช่นเดียวกับการถดถอยเชิงเส้น (Linear Regression) เราสามารถใช้ข้อมูลตัวอย่างมาสร้างโมเดลและหาค่าต่างๆ เพื่อทำนายค่าของตัวแปรตามได้

ขั้นตอนการทำงานของ Quadratic Regression

ตัวอย่างโค้ดการทำงานใน Scala

เราจะใช้ไลบรารี [Smile](https://haifengl.github.io/smile/) ซึ่งเป็นไลบรารีสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่องใน Scala ที่มีฟังก์ชันการทำงานต่างๆ รวมถึง Quadratic Regression

ก่อนอื่น เราต้องติดตั้งไลบรารี Smile ในโปรเจกต์ Scala ของเราก่อน โดยเพิ่ม dependency ในไฟล์ `build.sbt`:

 libraryDependencies += "com.github.haifengl" %% "smile-core" % "2.5.3"

หลังจากติดตั้งเสร็จสิ้น เราก็เริ่มเขียนโค้ดสำหรับการใช้งาน Quadratic Regression ดังนี้:

 import smile.data.DataFrame
import smile.plot.Scatter
import smile.regression.ols

object QuadraticRegressionDemo {

  def main(args: Array[String]): Unit = {

    // ข้อมูลตัวอย่าง
    val x = Array(1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0)
    val y = Array(2.0, 8.0, 18.0, 32.0, 50.0) // y = 2*x^2 (ตัวอย่างนี้เป็นจริง)

    // เปลี่ยน x เป็นรูปแบบพหุคูณ
    val xQuadratic = x.map(xi => Array(xi * xi, xi, 1.0)) // x^2, x, 1

    // สร้างโมเดล Quadratic Regression
    val model = ols(xQuadratic, y)

    // ทำการแสดงผลค่าที่ได้จากโมเดล
    println(s"Coefficient: ${model.beta.mkString(", ")}")

    // ใช้โมเดลในการพยากรณ์
    val newX = Array(6.0)
    val newXQuadratic = newX.map(xi => Array(xi * xi, xi, 1.0))
    val prediction = model.predict(newXQuadratic)

    println(s"Prediction for x=6: $prediction")

    // แสดงผลกราฟ
    Scatter.plot(x, y, title = "Quadratic Regression", xlabel = "X", ylabel = "Y")
  }
}

คำอธิบายตัวอย่างโค้ด

Use Case ในโลกจริง

สรุป

Quadratic Regression คือเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลและสร้างโมเดลทำนาย โดยเฉพาะเมื่อความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรมีลักษณะไม่เป็นเชิงเส้น และมีความซับซ้อน ในตัวอย่างที่เราได้แสดงให้เห็นในภาษา Scala นั้น คุณสามารถเริ่มต้นและสร้างโมเดลการถดถอยพหุคูณเพื่อให้เข้าใจข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น

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