การใช้งาน Decision Tree Algorithm ในภาษา Julia แบบง่ายๆ

สวัสดีค่ะนักพัฒนาโปรแกรมทุกคน! วันนี้เราจะมาเจาะลึกเกี่ยวกับ **Algorithm การตัดสินใจ (Decision Tree Algorithm)** กันบ้าง สุดพิเศษสำหรับผู้ที่สนใจการวิเคราะห์ข้อมูลและการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) โดยเฉพาะอย่างยิ่งการใช้งานภาษา **Julia** ที่เป็นที่นิยมมากในช่วงนี้!

ทำความรู้จักกับ Decision Tree

ข้อมูลพื้นฐานเกี่ยวกับ Decision Tree

Decision Tree เป็นเครื่องมือในการจัดหมวดหมู่ (Classification) และการคาดการณ์ (Regression) ที่ช่วยให้เราเข้าใจรูปแบบข้อมูลได้ง่ายขึ้น โดยการสร้างรูปร่างของต้นไม้ที่เราสามารถระบุเส้นทางการตัดสินใจได้ แทนที่จะมองข้อมูลเป็นปริมาณที่ซับซ้อน การใช้ Decision Tree จะช่วยให้เราสามารถมองเห็นความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูลได้ชัดเจนยิ่งขึ้น

วิธีการทำงานของ Decision Tree

Decision Tree ทำงานโดยการแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่ม (Split) ตามคุณสมบัติที่สำคัญที่สุด โดยแบ็กจราบ (Entropy) และ การวัดการลดความไม่แน่นอน (Information Gain) เพื่อหาว่าวิธีการแบ่งข้อมูลไหนดีที่สุดในการคาดการณ์ผลลัพธ์

ตัวอย่าง Use Case ในโลกจริง

ขั้นตอนการใช้งาน Decision Tree ใน Julia

ติดตั้งแพ็กเกจ

ก่อนอื่นให้เราเริ่มต้นด้วยการติดตั้งแพ็กเกจที่เราต้องการใช้งานใน Julia สำหรับการทำงานกับ Decision Tree สามารถใช้แพ็กเกจ `DecisionTree.jl` ซึ่งสามารถทำได้ดังนี้:

 using Pkg
Pkg.add("DecisionTree")

การเตรียมข้อมูล

หลังจากติดตั้งเสร็จแล้ว ต่อไปเราจะจำลองข้อมูลเทียม (Synthetic Data) สำหรับการสาธิตการสร้าง Decision Tree เราจะใช้ข้อมูลจำนวน 1000 ตัวอย่าง ซึ่งมี 2 คุณสมบัติหลัก (Feature) และผลลัพธ์จะถูกแบ่งออกเป็น 2 หมวดหมู่ (Class)

 using Random
using DataFrames

Random.seed!(123) # เพื่อให้การสุ่มแต่ละครั้งเหมือนกัน
n_samples = 1000
data = DataFrame(X1 = rand(n_samples) .* 100, X2 = rand(n_samples) .* 100)
data[:, :label] = (data.X1 .+ data.X2 .> 75) .+ 1  # ผลลัพธ์จำแนกตามเงื่อนไข

การสร้าง Decision Tree

เมื่อเรามีข้อมูลแล้ว ต่อไปจะสร้าง Decision Tree โดยใช้ฟังก์ชัน `DecisionTree.fit` ซึ่งเราจะแบ่งข้อมูลออกเป็นข้อมูลฝึกและข้อมูลทดสอบ

 using DecisionTree

# แบ่งข้อมูลเป็นข้อมูลฝึกและข้อมูลทดสอบ
train_data = data[1:800, :]
test_data = data[801:end, :]

# สร้างโมเดล Decision Tree
model = DecisionTree.DecisionTreeClassifier()
fit!(model, train_data[:, 1:2], train_data.label)

การทำนายผลและความแม่นยำ

จากโมเดลที่ได้ เราสามารถใช้ในการทำนายผลกับข้อมูลทดสอบและวัดความแม่นยำได้ตามนี้

 # ทำนายผล
predictions = predict(model, test_data[:, 1:2])
accuracy = sum(predictions .== test_data.label) / size(test_data, 1)

println("Accuracy of the decision tree model: ", accuracy * 100, "%")

สรุป

Decision Tree เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังและใช้งานง่ายในการทำความเข้าใจข้อมูล โดยเฉพาะอย่างยิ่งในภาษา Julia ที่มีประสิทธิภาพสูงในการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่และการประมวลผลได้รวดเร็ว ทั้งนี้ หากท่านใดยังไม่เคยสัมผัส หรือ ต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับการโปรแกรมและการประยุกต์ใช้งาน Decision Tree ในการวิเคราะห์ข้อมูล สามารถเข้าร่วมอบรมที่ EPT (Expert-Programming-Tutor) ได้เลย!

เชิญชวนให้เรียนรู้ที่ EPT

การศึกษาโปรแกรมเป็นการเดิมพันที่ดีที่สุดในยุคปัจจุบัน มาเริ่มต้นกันที่ **EPT** ที่เรามีการสอนอบรมอย่างมืออาชีพ คู่ไปกับการให้ความรู้ทั้งในทางทฤษฎีและปฏิบัติ ไม่ว่าจะเป็น **Data Science**, **Machine Learning**, หรือแม้กระทั่ง **Programming Language** ต่างๆ พร้อมสร้างกรณีศึกษาในโลกจริงให้กับคุณ!

บทความนี้มีส่วนร่วมให้คุณได้เรียนรู้เกี่ยวกับ Decision Tree ใน Julia หวังว่าจะมีประโยชน์และทำให้คุณมีแรงบันดาลใจในการพัฒนาทักษะด้านโปรแกรมของคุณต่อไปนะคะ!

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