การใช้งาน Linear Regression ในภาษา TypeScript: การวิเคราะห์ข้อมูลแบบง่ายๆ

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยการใช้ Linear Regression เป็นหนึ่งในเทคนิคที่ได้รับความนิยมในการทำ Machine Learning และ Data Analysis โดยมีจุดมุ่งหมายเพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรหนึ่ง (Independent Variable) กับตัวแปรอีกหนึ่ง (Dependent Variable) เพื่อคาดการณ์ค่าของตัวแปรนั้น ๆ ในอนาคต ในบทความนี้ เราจะไปดูกันว่า Linear Regression ใช้งานอย่างไรในภาษา TypeScript โดยจะมีตัวอย่างโค้ด พร้อมการอธิบายและแนวคิดต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง

ความรู้เบื้องต้นเกี่ยวกับ Linear Regression

Linear Regression คืออะไร?

Linear Regression คือเทคนิคทางสถิติที่ใช้หาเส้นตรง (line) ที่เหมาะสมที่สุดในการอธิบายความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปร โดยเราจะใช้สมการเชิงเส้นในการคาดการณ์ค่าของตัวแปรที่เราต้องการ (Dependent Variable) ซึ่งสมการที่เราจะใช้คือ

\[ y = mx + b \]

โดยที่:

- \( y \) คือค่าที่เราต้องการคาดการณ์

- \( m \) คือความชัน (slope) ของเส้นตรง

- \( x \) คือค่าตัวแปรที่เรามี (Independent Variable)

- \( b \) คือค่าคงที่ (intercept)

Use Case ในโลกจริง

ลองนึกกันถึงสถานการณ์ที่เป็นจริง เราอาจสนใจในการคาดการณ์ราคาบ้านตามขนาด (พื้นที่) ของบ้าน ในกรณีนี้ ขนาดบ้านจะเป็น Independent Variable และราคาบ้านจะเป็น Dependent Variable ผลลัพธ์ที่เราได้จากโปรแกรมอาจช่วยให้ผู้ซื้อบ้านรู้ว่าควรจะคาดหวังราคาบ้านที่มีพื้นที่เท่าไหร่ในตลาดปัจจุบัน ซึ่งนี่แสดงให้เห็นว่าการใช้ Linear Regression สามารถนำมาใช้เป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ในหลายๆ ด้าน

การติดตั้ง TypeScript

หากคุณยังไม่มี TypeScript ติดตั้งอยู่ในเครื่อง เราสามารถติดตั้งได้อย่างง่าย ๆ โดยใช้ npm ในการติดตั้ง TypeScript ดังนี้:

 npm install -g typescript

หลังจากติดตั้งเสร็จ คุณสามารถสร้างไฟล์ TypeScript ใหม่ด้วยชื่อไฟล์ `linearRegression.ts` และเตรียมเริ่มเขียนโค้ดกันได้เลย

ตัวอย่างโค้ด Linear Regression ใน TypeScript

นี่คือโค้ดตัวอย่างของ Linear Regression ในภาษา TypeScript ซึ่งจะใช้เพื่อคาดการณ์ราคาบ้านตามขนาด:

 class LinearRegression {
    private slope: number = 0;
    private intercept: number = 0;

    constructor(private x: number[], private y: number[]) {}

    fit() {
        const n = this.x.length;
        const sumX = this.x.reduce((a, b) => a + b, 0);
        const sumY = this.y.reduce((a, b) => a + b, 0);
        const sumXY = this.x.reduce((sum, xi, i) => sum + xi * this.y[i], 0);
        const sumX2 = this.x.reduce((sum, xi) => sum + xi * xi, 0);

        this.slope = (n * sumXY - sumX * sumY) / (n * sumX2 - sumX * sumX);
        this.intercept = (sumY - this.slope * sumX) / n;
    }

    predict(x: number): number {
        return this.slope * x + this.intercept;
    }

    getParameters() {
        return { slope: this.slope, intercept: this.intercept };
    }
}

// การทดสอบกับข้อมูล
const sizes = [1000, 1500, 2000, 2500, 3000]; // ขนาดของบ้านเป็นตารางฟุต
const prices = [300000, 400000, 500000, 600000, 700000]; // ราคาบ้านเป็นบาท

const model = new LinearRegression(sizes, prices);
model.fit();

console.log(`Slope: ${model.getParameters().slope}`);
console.log(`Intercept: ${model.getParameters().intercept}`);

// คาดการณ์ราคาบ้านที่มีขนาด 2200 ตารางฟุต
const predictedPrice = model.predict(2200);
console.log(`Predicted price for 2200 sq ft house: ฿${predictedPrice}`);

การทำงานของโค้ด

สรุป

การใช้ Linear Regression ในการวิเคราะห์ข้อมูลเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์มากสำหรับการคาดการณ์ค่าที่คุณต้องการในอนาคต หากคุณสนใจที่จะเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการวิเคราะห์ข้อมูลและการใช้ Machine Learning ในการทำงานของคุณ การเรียนรู้โปรแกรมมิ่งที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) จะเป็นทางเลือกที่ดี เรามีหลักสูตรที่ครอบคลุมหลากหลายเรื่อง ตั้งแต่พื้นฐานการเขียนโปรแกรม ไปจนถึงเทคโนโลยีที่ทันสมัย

มาเริ่มต้นเรียนรู้เกี่ยวกับการเขียนโค้ดและการวิเคราะห์ข้อมูลพร้อมกับ EPT กันเถอะ!

หากคุณมีคำถามเพิ่มเติมหรือสนใจในหลักสูตรต่าง ๆ สามารถติดต่อเราได้ที่ EPT และเข้าร่วมชุมชนที่กำลังเติบโตของนักเขียนโปรแกรมและนักวิเคราะห์ข้อมูลได้แล้ววันนี้!

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