การใช้งาน Decision Tree Algorithm ในภาษา Haskell แบบง่าย ๆ

ในยุคที่ข้อมูลล้นหลาม การวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาข้อมูลเชิงลึกและการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์กลายเป็นสิ่งที่มีความสำคัญอย่างยิ่ง ในวันนี้เราจะมาพูดถึง *Decision Tree Algorithm* หรือที่เรียกกันในภาษาไทยว่า “อัลกอริธึมต้นไม้ตัดสินใจ” และจะนำเสนอการใช้งานในภาษา Haskell แบบง่าย ๆ พร้อมตัวอย่างโค้ดและอธิบายความทำงาน

Decision Tree Algorithm คืออะไร?

อัลกอริธึมต้นไม้ตัดสินใจเป็นเทคนิคการเรียนรู้ของเครื่องที่ใช้ในการจำแนกประเภทและการทำนาย แม้ว่าอัลกอริธึมนี้จะมีกระบวนการทำงานที่ซับซ้อน แต่ในรูปแบบพื้นฐาน มันจะแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มย่อยหรือ “forks” โดยการทำการสอบถามการมีอยู่ของลักษณะเฉพาะ ซึ่งจะนำไปสู่โนด (Node) ต่อไปในต้นไม้

วิธีการทำงานของ Decision Tree

ตัวอย่างการใช้งานใน Haskell

ในที่นี้เราจะสร้างต้นไม้ตัดสินใจอย่างง่ายใน Haskell เพื่อจำแนกลักษณะของข้อมูลที่เราจะใช้กัน สมมุติว่าเราต้องการตัดสินใจว่าคนแต่ละคนเหมาะกับการออกกำลังกายหรือไม่ ตามลักษณะอายุดังนี้:

 data Person = Person
  { age :: Int
  , active :: Bool
  }

data Tree = Leaf String | Node String Tree Tree

decisionTree :: Tree
decisionTree = Node "Age <= 30"
  (Node "Active == True"
    (Leaf "Encourage Exercise")
    (Leaf "Suggest Yoga"))
  (Node "Active == True"
    (Leaf "Suggest Walking")
    (Leaf "Discourage Exercise"))

decision :: Person -> Tree -> String
decision (Person age active) (Leaf result) = result
decision (Person age active) (Node question left right)
  | question == "Age <= 30" && age <= 30 = decision (Person age active) left
  | question == "Age <= 30"               = decision (Person age active) right
  | question == "Active == True" && active = decision (Person age active) left
  | otherwise                             = decision (Person age active) right

examplePersons :: [Person]
examplePersons =
  [ Person 25 True  -- ควรกระตุ้นให้เข้าร่วมการออกกำลังกาย
  , Person 25 False -- แนะนำโยคะ
  , Person 35 True  -- แนะนำการเดิน
  , Person 35 False -- ไม่สนับสนุนให้ทำการออกกำลังกาย
  ]

main :: IO ()
main = mapM_ (putStrLn . (\p -> show p ++ " -> " ++ decision p decisionTree)) examplePersons

อธิบายโค้ด

Use Case ในโลกจริง

ในโลกแห่งความเป็นจริง อัลกอริธึมต้นไม้ตัดสินใจสามารถนำไปใช้ในหลายด้าน เช่น การแพทย์, การตลาด และการประกันภัย ตัวอย่างที่เด่นชัดคือ:

สรุป

การเรียนรู้เกี่ยวกับ *Decision Tree Algorithm* เป็นทางเลือกที่ดีในการเริ่มต้นการเข้าใจการวิเคราะห์ข้อมูลในเชิงลึก ด้วยความเข้าใจเกี่ยวกับการสร้างและการใช้งานในการตัดสินใจ เราหวังว่าโค้ดและความรู้ที่เรานำเสนอในบทความนี้จะช่วยให้คุณมีแนวคิดที่ต้องการในการตัดสินใจและการพัฒนาโค้ดเพิ่มเติมใน Haskell

หากคุณสนใจในการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมเพิ่มเติม และต้องการพัฒนาทักษะของคุณในด้านนี้ อย่ารอช้าที่จะเข้ามาศึกษาที่ EPT (*Expert-Programming-Tutor*) เรามีหลักสูตรและผู้สอนที่พร้อมที่จะช่วยเสริมสร้างทักษะของคุณไม่ว่าจะเป็นใน Haskell หรือภาษาโปรแกรมอื่น ๆ ติดต่อเราหรือเยี่ยมชมเว็บไซต์ของเราเพื่อข้อมูลเพิ่มเติม!

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