สมัครเรียนโทร. 085-350-7540 , 084-88-00-255 , ntprintf@gmail.com
หัวข้อ: Decision Tree คืออะไร ใช้ทำอะไร และมีความสำคัญอย่างไรในการเขียนโปรแกรม
Decision Tree หรือ "ต้นไม้การตัดสินใจ" เป็นหนึ่งในโมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine Learning) ที่ใช้ในการวิเคราะห์และสร้างการทำนายผ่านโครงสร้างเหมือนต้นไม้ซึ่งประกอบด้วย "โหนด" (nodes), "กิ่ง" (branches), และ "ใบ" (leaves) วันนี้เราจะมาไขข้อข้องใจว่า Decision Tree มีหลักการทำงานอย่างไร ใช้ประกอบการทำอะไร และทำไมมันถึงมีความสำคัญในสายงานวิสาหกิจด้านการเขียนโปรแกรม
Decision Tree เป็นแบบจำลองการพยากรณ์ (predictive model) ที่มีรูปแบบเช่นเดียวกับต้นไม้หงายดิน โดยเริ่มจาก "โหนดราก" (root node) คือจุดเริ่มต้นของการพิจารณา จากนั้นแตกออกเป็นกิ่ง (branches) ที่ทำหน้าที่เป็นคำตอบของคำถามหรือเงื่อนไขต่างๆ และลงท้ายที่ "ใบไม้" (leaves) ซึ่งแทนการทำนายผลลัพธ์ขั้นสุดท้าย
ในแต่ละโหนด ระบบจะตั้งคำถามหรือตรวจสอบเงื่อนไขที่จะช่วยแบ่งแยกข้อมูลออกเป็นสองกลุ่มหรือมากกว่า ตามลักษณะของข้อมูลนั้น และกิ่งที่ถูกแบ่งออกมาจะนำไปสู่โหนดต่อไปหรือจะนำไปสู่ใบไม้ที่แสดงถึงการทำนายผลลัพธ์
ใบไม้แสดงถึงการทำนายหรือจำแนกหมวดหมู่ของข้อมูล โดยขึ้นอยู่กับข้อมูลที่ได้รับและเงื่อนไขในโหนดที่ผ่านมา
Decision Tree แสนน่าทึ่งเพราะใช้ประยุกต์ในหลากหลายสาขาวิชา อาทิเช่น การเงิน, การแพทย์, วิศวกรรม, และการตลาด นอกจากนี้ยังขยายขอบเขตไปถึงภาคธุรกิจในการทำนายพฤติกรรมของลูกค้า, การจัดประเภทความเสี่ยง, และการตัดสินใจเชิงกลยุทธ์อื่นๆ
กระบวนการสร้าง Decision Tree จะเริ่มจากการทำ "การเรียนรู้ข้อมูล" (data learning) โดยใช้เทคนิคอย่าง "อัลกอริทึม C4.5", "CART" หรือ "ID3" เพื่อค้นหาคำถามที่สามารถแบ่งข้อมูลออกเป็นกลุ่มย่อยได้ดีที่สุดในแต่ละขั้นตอน
การเรียนรู้วิธีการสร้างและใช้งาน Decision Tree เป็นหนึ่งในสกิลพื้นฐานที่ดีสำหรับนักวิเคราะห์ข้อมูลและนักพัฒนาซอฟต์แวร์ ที่ Expert-Programming-Tutor (EPT) เรามุ่งมั่นให้การศึกษาที่เข้มข้นและเน้นการปฏิบัติจริง เพื่อให้คุณได้ทักษะที่จำเป็นในการท้าทายโลกของการเขียนโปรแกรม
ในธุรกิจการค้า, Decision Tree อาจใช้ในการสร้างระบบการแนะนำสินค้า (recommendation system) ได้ โดยการวิเคราะห์ข้อมูลธุรกรรมในอดีตเพื่อทำนายสิ่งที่ลูกค้าอาจซื้อต่อไป
ที่ EPT คุณจะได้ไม่เพียงแต่เรียนรู้การเขียนโค้ด, แต่ยังสามารถประยุกต์ใช้ข้อมูลทางวิทยาศาสตร์และเทคนิคการเขียนโปรแกรมเพื่อสร้างโซลูชันที่มีความแม่นยำและเป็นประโยชน์ในภาคสนามจริง
from sklearn import tree
# ข้อมูลตัวอย่าง
X = [[0, 0], [1, 1]]
Y = [0, 1]
# การสร้างต้นไม้การตัดสินใจ
clf = tree.DecisionTreeClassifier()
clf = clf.fit(X, Y)
# ทำนายผลลัพธ์
print(clf.predict([[2., 2.]]))
ในตัวอย่างใช้ทักษะที่ได้มาจากการเรียนที่ EPT เพื่อสร้างและฝึกฝนต้นไม้การตัดสินใจด้วยไลบรารี sklearn ของ Python
Decision Tree เป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพในการวิเคราะห์ข้อมูลและทำการทำนาย ไม่ว่าคุณจะเป็นนักวิเคราะห์ข้อมูล, นักการตลาด, หรือนักพัฒนาซอฟต์แวร์ การเข้าใจและการสามารถใช้งาน Decision Tree ได้อย่างเชี่ยวชาญจะเป็นกุญแจสำคัญในการขับเคลื่อนและนำพาองค์กรสู่ความสำเร็จ และ Expert-Programming-Tutor พร้อมที่จะเป็นผู้ช่วยให้คุณพัฒนาทักษะการเขียนโปรแกรมเหล่านี้ในระดับมืออาชีพ
จงจำไว้ว่าในโลกของการเขียนโปรแกรม ไม่มีอะไรที่คุณไม่สามารถสร้างได้หากคุณมีความรู้และเครื่องมือที่เหมาะสม และเราที่ EPT มุ่งมั่นที่จะส่งมอบทั้งสองอย่างเหล่านี้ให้กับคุณ
หมายเหตุ: ข้อมูลในบทความนี้อาจจะผิด โปรดตรวจสอบความถูกต้องของบทความอีกครั้งหนึ่ง บทความนี้ไม่สามารถนำไปใช้อ้างอิงใด ๆ ได้ ทาง EPT ไม่ขอยืนยันความถูกต้อง และไม่ขอรับผิดชอบต่อความเสียหายใดที่เกิดจากบทความชุดนี้ทั้งทางทรัพย์สิน ร่างกาย หรือจิตใจของผู้อ่านและผู้เกี่ยวข้อง
หากเจอข้อผิดพลาด หรือต้องการพูดคุย ติดต่อได้ที่ https://m.me/expert.Programming.Tutor/
Tag ที่น่าสนใจ: decision_tree machine_learning predictive_model root_node branches leaves data_analysis classification programming python sklearn algorithm data_learning expert-programming-tutor usecase
หากมีข้อผิดพลาด/ต้องการพูดคุยเพิ่มเติมเกี่ยวกับบทความนี้ กรุณาแจ้งที่ http://m.me/Expert.Programming.Tutor
085-350-7540 (DTAC)
084-88-00-255 (AIS)
026-111-618
หรือทาง EMAIL: NTPRINTF@GMAIL.COM
Copyright (c) 2013 expert-programming-tutor.com. All rights reserved. | 085-350-7540 | 084-88-00-255 | ntprintf@gmail.com