การใช้งาน Decision Tree Algorithm ในภาษา Ruby

#### อะไรคือ Decision Tree Algorithm?

Decision Tree เป็นโมเดลที่ใช้ในการตัดสินใจ โดยใช้ข้อมูลในชุดข้อมูลเพื่อสร้างโครงสร้างต้นไม้ในลักษณะที่เหมือนกับการตัดสินใจในระดับมนุษย์ ต้นไม้จะมีโหนดที่แตกต่างกันซึ่งเป็นตัวแทนของคุณสมบัติของข้อมูลและใบที่เป็นตัวแทนของผลลัพธ์

ประโยชน์ของ Decision Tree:

1. เข้าใจง่าย

2. ไม่ต้องการข้อมูลที่มีการปรับรูปแบบมากนัก

3. สามารถใช้งานได้ทั้งงานการจำแนกประเภท (Classification) และการพยากรณ์ค่าเชิงปริมาณ (Regression)

#### แนวทางการทำงานของ Decision Tree

#### ใช้งาน Decision Tree ด้วยภาษา Ruby

ในภาษา Ruby เราสามารถใช้งาน Decision Tree ได้ง่ายๆ ด้วยการตั้งค่าบางอย่าง รวมถึงการทำงานกับข้อมูล จากนั้นสร้างโมเดลเพื่อตัดสินใจ โดยเราจะใช้งาน Gem ที่ชื่อว่า `decisiontree`

##### ติดตั้ง Gem

ให้ติดตั้งไลบรารี `decisiontree` โดยใช้คำสั่งต่อไปนี้ใน Terminal:

 gem install decisiontree

##### ตัวอย่างโค้ด Ruby การใช้งาน Decision Tree

มาลองเขียนโค้ด Ruby ง่ายๆ เพื่อสร้าง Decision Tree กันดู:

 require 'decisiontree'

# สร้าง dataset สำหรับการศึกษาตัวอย่าง
data = [
  ['Sunny', 'Hot', 'High', 'False', 'No'],
  ['Sunny', 'Hot', 'High', 'True', 'No'],
  ['Overcast', 'Hot', 'High', 'False', 'Yes'],
  ['Rainy', 'Mild', 'High', 'False', 'Yes'],
  ['Rainy', 'Cool', 'Normal', 'False', 'Yes'],
  ['Rainy', 'Cool', 'Normal', 'True', 'No'],
  ['Overcast', 'Cool', 'Normal', 'True', 'Yes'],
  ['Sunny', 'Mild', 'High', 'False', 'No'],
  ['Sunny', 'Cool', 'Normal', 'False', 'Yes'],
  ['Rainy', 'Mild', 'Normal', 'False', 'Yes'],
  ['Sunny', 'Mild', 'Normal', 'True', 'Yes'],
  ['Overcast', 'Mild', 'High', 'True', 'Yes'],
  ['Overcast', 'Hot', 'Normal', 'False', 'Yes'],
  ['Rainy', 'Mild', 'High', 'True', 'No']
]

# กำหนด attributes หรือคุณสมบัติ
attributes = ['Outlook', 'Temperature', 'Humidity', 'Windy']

# สร้าง Decision Tree
decision_tree = DecisionTree::ID3.new(attributes, data, 'Play', :discrete)

# ทดสอบการทำงานของโมเดล
puts decision_tree.predict(['Sunny', 'Cool', 'High', 'False']) # ผลลัพธ์ที่คาดว่าจะเป็น 'No'
puts decision_tree.predict(['Rainy', 'Mild', 'Normal', 'True']) # ผลลัพธ์ที่คาดว่าจะเป็น 'No'

ในโค้ดด้านบน เราสร้างชุดข้อมูลที่ใช้ในการอธิบายการเล่นกีฬาในสภาพอากาศแต่ละประเภท โดยมีความสามารถในการแบ่งประเภทการตัดสินใจ เช่น “จะเล่นหรือไม่” ขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ เช่น “สภาพอากาศ”, “อุณหภูมิ”, “ความชื้น” และ “ลม”

#### Use Case ของ Decision Tree ในโลกจริง

#### สรุป

การใช้ **Decision Tree Algorithm** ในการวิเคราะห์ข้อมูลนั้นมีประโยชน์และเข้าใจง่าย เราสามารถสร้างโมเดลการตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพด้วยการเขียนโค้ดไม่กี่บรรทัดใน Ruby หากคุณสนใจในการศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับ AI, Data Science และการเขียนโปรแกรม เราขอเชิญคุณมาศึกษากับเราได้ที่ **EPT (Expert-Programming-Tutor)** ที่เราจะช่วยคุณพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมให้ก้าวหน้าอย่างมืออาชีพ

มาร่วมสร้างความสำเร็จให้กับอนาคตของคุณที่ EPT กันเถอะ!

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