การใช้งาน Quadratic Regression ในภาษา Ruby แบบง่าย ๆ

ทำความเข้าใจ Quadratic Regression

Quadratic regression เป็นเทคนิคในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ใช้เพื่อหาความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรอิสระ (Independent Variable) และตัวแปรตาม (Dependent Variable) โดยรูปแนวโน้มที่ได้จะมีลักษณะเป็นระฆังคว่ำหรือเป็นแบบพาราโบลา ซึ่งสามารถอธิบายข้อมูลที่มีลักษณะ nonlinear ได้ดีกว่า linear regression ที่มีแค่เส้นตรง

ในบทความนี้ เราจะสอนการใช้งาน quadratic regression ในภาษา Ruby กัน โดยจะมีตัวอย่างโค้ดที่ทำให้เข้าใจการทำงานได้ง่ายขึ้น

การติดตั้ง Library ที่จำเป็น

ก่อนที่เราจะเริ่มเขียนโค้ด เราจำเป็นต้องติดตั้ง gem ที่ชื่อว่า `statsample` ซึ่งเป็นไลบรารีที่ช่วยในด้านการวิเคราะห์ข้อมูล รวมถึง quadratic regression ด้วย สามารถติดตั้งได้ด้วยคำสั่ง:

 gem install statsample

โค้ดตัวอย่างการทำ Quadratic Regression

ขั้นต่อไปเราจะเขียนโค้ดตัวอย่างเพื่อทำการวิเคราะห์ quadratic regression กัน เราจะใช้ข้อมูลสมมุติในการทดลอง

 require 'statsample'

# สร้างข้อมูลตัวอย่าง
x_data = [1, 2, 3, 4, 5]
y_data = [2, 8, 18, 32, 50] # ตัวเลขพวกนี้ตามสูตร y = ax^2 + bx + c

# เพื่อทำการสร้าง DataFrame สำหรับเก็บข้อมูล
data = Daru::DataFrame.new({
  x: x_data,
  y: y_data
})

# คำนวณค่า Quadratic Regression
x_matrix = Matrix.columns([data[:x].to_a.map { |x| x**2 }, data[:x].to_a, Array.new(data.size, 1)])
y_vector = Vector[*data[:y].to_a]

# ใช้ Normal Equation ในการหาค่าความถ่วงน้ำหนัก
coefficients = (x_matrix.t * x_matrix).inv * x_matrix.t * y_vector

# แสดงผลของอัตราส่วนใน Quadratic Regression
puts "Coefficient a (x^2): #{coefficients[0]}"
puts "Coefficient b (x): #{coefficients[1]}"
puts "Constant term: #{coefficients[2]}"

# ใช้ค่าที่ได้ในการทำนายค่าใหม่ เช่น สำหรับ x = 6
x_new = 6
predicted_y = coefficients[0] * x_new**2 + coefficients[1] * x_new + coefficients[2]
puts "Predicted y for x = #{x_new} is: #{predicted_y}"

การทำงานของโค้ด

ในโค้ดข้างต้น เราได้:

Use Case Quadratic Regression ในโลกจริง

- หากมีข้อมูลเกี่ยวกับพื้นที่และราคาที่ดิน สามารถใช้ Quadratic regression ในการคาดการณ์ราคา

ทำไมจึงเรียน Programming ที่ EPT

ถ้าคุณสนใจในการวิเคราะห์ข้อมูลและต้องการเรียนรู้การเขียนโปรแกรมเพื่อใช้งานในงานของคุณ EPT (Expert-Programming-Tutor) คือสถานที่ที่เหมาะสม เพราะเราไม่เพียงแต่สอนเขียนโค้ดให้เป็น แต่ยังเน้นการพัฒนาความคิดเชิงวิเคราะห์ และการแก้ปัญหาทางเทคนิคต่าง ๆ ที่เป็นประโยชน์ในโลกจริง

ไม่ว่าจะเป็นการทำรีเสิร์ช การวิเคราะห์ข้อมูล หรือการพัฒนาแอปพลิเคชัน คุณจะได้เรียนรู้จากผู้เชี่ยวชาญในวงการ ที่จะมาช่วยพาคุณไปสู่ความสำเร็จในเส้นทางการเป็นโปรแกรมเมอร์

สรุป

Quadratic regression เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังในการวิเคราะห์ข้อมูล เมื่อเรามีข้อมูลที่ไม่เป็นเชิงเส้น คุณสามารถนำเสนอข้อมูลเหล่านี้อย่างมีประสิทธิภาพได้ด้วยภาษา Ruby และการใช้งานไลบรารีที่เหมาะสม นอกจากนี้ EPT ยังเป็นทางเลือกที่ดีที่สุดในการเรียนรู้การพัฒนาโปรแกรม ที่จะนำคุณไปสู่ความเชี่ยวชาญในสายงานที่คุณต้องการ!

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