การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Decision Tree และ Random Forest

Machine Learning คือ เทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและทำการตัดสินใจได้ด้วยตนเอง หนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมในการวิเคราะห์ข้อมูลคือการใช้โมเดลต้นไม้ เช่น Decision Tree และ Random Forest บทความนี้จะพาไปทำความเข้าใจหลักการทำงานของทั้งสองเทคนิค พร้อมแสดงตัวอย่างโค้ด Python และการประยุกต์ใช้งานจริง ในโลกของข้อมูลขนาดใหญ่และการตัดสินใจอย่างรวดเร็ว Machine Learning ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญ โดยเฉพาะในด้านการทำนาย เช่น พฤติกรรม การแบ่งประเภท และการวิเคราะห์แนวโน้มของข้อมูล บทความนี้นำเสนอเทคนิคพื้นฐาน 2 แบบ คือ Decision Tree Random Forest ทั้งสองเทคนิคจัดอยู่ในกลุ่ม Supervised Learning ซึ่งหมายถึงโมเดลที่เรียนรู้จากข้อมูลที่มี "คำตอบ" อยู่แล้ว (เช่น ข้อมูลลูกค้าที่ซื้อ/ไม่ซื้อ, ผู้ป่วยที่เป็น/ไม่เป็นโรค ฯลฯ) หลักการของ Decision Tree และ Random Forest Decision Tree : เป็นโมเดลที่ใช้โครงสร้างแบบต้นไม้ในการตัดสินใจ โดยแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนย่อย ๆ ตามเงื่อนไขต่าง ๆ ที่ลดความไม่แน่นอนให้มากที่สุด สามารถใช้งานได้ทั้ง Classification และ Regression Random Forest : เป็นการรวมโมเดล Decision Tree หลาย ๆ ต้นเข้าด้วยกัน (Ensemble Learning) แล้วใช้การโหวตจากหลายต้นไม้เพื่อลดความเอนเอียง (Bias) และความแปรปรวน (Variance) ✔️ จุดเด่นของ Decision Tree: เข้าใจง่าย มองภาพการตัดสินใจเป็นขั้น ๆ ได้ ทำงานได้ทั้งข้อมูลจำแนกประเภท (Classification) และตัวเลข (Regression) ✔️ จุดเด่นของ Random Forest: รวมหลาย Decision Tree เข้าด้วยกัน ทำให้ลดการ Overfitting มีความแม่นยำสูง ใช้งานได้ในระบบจริง

Apr 9, 2025 - 20:57

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วย Decision Tree และ Random Forest

Machine Learning คือ เทคโนโลยีที่ช่วยให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลและทำการตัดสินใจได้ด้วยตนเอง หนึ่งในวิธีที่ได้รับความนิยมในการวิเคราะห์ข้อมูลคือการใช้โมเดลต้นไม้ เช่น Decision Tree และ Random Forest บทความนี้จะพาไปทำความเข้าใจหลักการทำงานของทั้งสองเทคนิค พร้อมแสดงตัวอย่างโค้ด Python และการประยุกต์ใช้งานจริง

ในโลกของข้อมูลขนาดใหญ่และการตัดสินใจอย่างรวดเร็ว Machine Learning ได้เข้ามามีบทบาทสำคัญ โดยเฉพาะในด้านการทำนาย เช่น พฤติกรรม การแบ่งประเภท และการวิเคราะห์แนวโน้มของข้อมูล

บทความนี้นำเสนอเทคนิคพื้นฐาน 2 แบบ คือ

Decision Tree

Random Forest

ทั้งสองเทคนิคจัดอยู่ในกลุ่ม Supervised Learning ซึ่งหมายถึงโมเดลที่เรียนรู้จากข้อมูลที่มี
"คำตอบ" อยู่แล้ว (เช่น ข้อมูลลูกค้าที่ซื้อ/ไม่ซื้อ, ผู้ป่วยที่เป็น/ไม่เป็นโรค ฯลฯ)

หลักการของ Decision Tree และ Random Forest

Decision Tree : เป็นโมเดลที่ใช้โครงสร้างแบบต้นไม้ในการตัดสินใจ โดยแบ่งข้อมูลออกเป็นส่วนย่อย ๆ ตามเงื่อนไขต่าง ๆ ที่ลดความไม่แน่นอนให้มากที่สุด สามารถใช้งานได้ทั้ง Classification และ Regression

Random Forest : เป็นการรวมโมเดล Decision Tree หลาย ๆ ต้นเข้าด้วยกัน (Ensemble Learning) แล้วใช้การโหวตจากหลายต้นไม้เพื่อลดความเอนเอียง (Bias) และความแปรปรวน (Variance)

✔️ จุดเด่นของ Decision Tree:
เข้าใจง่าย มองภาพการตัดสินใจเป็นขั้น ๆ ได้

ทำงานได้ทั้งข้อมูลจำแนกประเภท (Classification) และตัวเลข (Regression)

✔️ จุดเด่นของ Random Forest:
รวมหลาย Decision Tree เข้าด้วยกัน ทำให้ลดการ Overfitting

มีความแม่นยำสูง ใช้งานได้ในระบบจริง

Read More

Tags:

Previous Article

Silent Intruders

Next Article

A BLOG ON HOW TO HOST STATIC WEBSITE ON AZURE BLOG STORAGE

Related Posts

Understanding JavaScript Execution with some Pizza

Mar 2, 2025 0

I made my DEV articles into a blog using the Forem API

Feb 12, 2025 0

UV: A Faster, More Efficient Python Package Manager

Apr 20, 2025 0

Name

Email

Comment