การใช้งาน Quadratic Regression ในภาษา TypeScript แบบง่าย ๆ

การทำงานของ Quadratic Regression

การสร้างโมเดลด้วย Quadratic Regression จะใช้สมการรูปแบบ

\[

y = ax^2 + bx + c

\]

โดยที่:

- \(y\) คือค่าที่เราต้องการคาดการณ์

- \(x\) คือค่าที่เรามีอยู่

- \(a\), \(b\), \(c\) คือค่าพารามิเตอร์ที่ต้องคำนวณจากข้อมูลจริง เพื่อให้โมเดลสามารถคาดการณ์ได้แม่นยำที่สุด

1. เตรียมข้อมูล

ก่อนที่เราจะเขียนโค้ด TypeScript กันนั้น เราต้องมีการเตรียมข้อมูลกันก่อน คุณสามารถใช้ข้อมูลใด ๆ ก็ได้ที่มีความสัมพันธ์แบบ Quadratic เช่น ความสัมพันธ์ระหว่างเวลาและค่าทางการเงินของสินทรัพย์ที่มีการเติบโตในลักษณะไม่เป็นเส้นตรง

2. นำเข้า Libraries

ใน TypeScript คุณอาจจะต้องดูแลเรื่องการพิมพ์ข้อมูลและการคำนวณเลขต่าง ๆ เราอาจจะใช้ libraries เช่น `mathjs` เพื่อช่วยในการคำนวณค่าโมเดลของเรา

3. ตัวอย่างโค้ด

มาดูตัวอย่างโค้ดกันครับ!

 import { create, all } from 'mathjs'

const math = create(all, {})

// ฟังก์ชันสำหรับการคำนวณ Quadratic Regression
function quadraticRegression(data: { x: number; y: number; }[]) {
    const n = data.length
    const sumX = data.reduce((sum, point) => sum + point.x, 0)
    const sumY = data.reduce((sum, point) => sum + point.y, 0)
    const sumX2 = data.reduce((sum, point) => sum + point.x * point.x, 0)
    const sumX3 = data.reduce((sum, point) => sum + point.x * point.x * point.x, 0)
    const sumX4 = data.reduce((sum, point) => sum + Math.pow(point.x, 4), 0)
    const sumXY = data.reduce((sum, point) => sum + point.x * point.y, 0)
    const sumX2Y = data.reduce((sum, point) => sum + point.x * point.x * point.y, 0)

    const A = [
        [n, sumX, sumX2],
        [sumX, sumX2, sumX3],
        [sumX2, sumX3, sumX4]
    ]

    const B = [sumY, sumXY, sumX2Y]

    const [a, b, c] = math.lusolve(A, B).valueOf()

    return { a, b, c }
}

// ตัวอย่างการใช้งาน
const data = [
    { x: 1, y: 1 },
    { x: 2, y: 4 },
    { x: 3, y: 9 },
    { x: 4, y: 16 },
    { x: 5, y: 25 }
]

const result = quadraticRegression(data)
console.log('พารามิเตอร์ของ Quadratic Regression:', result)

การอธิบายโค้ด:

- ในฟังก์ชัน `quadraticRegression` เราจะคำนวณค่าพารามิเตอร์ `a`, `b`, และ `c` โดยใช้สูตรและข้อมูลที่เราเก็บรวบรวมมา

- เราใช้งาน `mathjs` เพื่อคำนวณการถดถอยและหารูปแบบที่ดีที่สุดในข้อมูล

- ในส่วนของ `data` เราใช้ข้อมูลที่มีลักษณะเฉพาะ โดยในที่นี้เราใส่ค่าที่เป็นกำลังสองของ `x` เพื่อแสดงถึงรูปแบบ Quadratic

4. Use Case ในโลกจริง

Quadratic Regression มีลักษณะที่เหมาะสมในหลาย ๆ สถานการณ์จริง เช่น:

สรุป

การใช้ Quadratic Regression เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการคาดการณ์และวิเคราะห์ความสัมพันธ์ของข้อมูลที่ไม่เป็นเชิงเส้น ในบทความนี้เราได้ดูตัวอย่างโค้ดการทำงานในภาษา TypeScript ที่มีการใช้ `mathjs` ช่วยคำนวณ เราหวังว่าบทความนี้จะช่วยให้คุณเห็นภาพชัดเจนเกี่ยวกับ Quadratic Regression และสามารถนำไปประยุกต์ใช้ได้ในโลกจริง

ขอบคุณที่อ่านบทความนี้ และหวังว่าจะพบกันใหม่ในบทความหน้าครับ!

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