พอดีมีโอกาสได้ไปเรียน Machine Learning (จริงๆ ไม่ได้สมัครใจ โดนบังคับไป) 🙄 แต่ไหนๆ แล้วก็เลยตั้งใจเรียนนิดนึง แล้วก็ได้ทดลองใช้งาน Machine Learning ก็เลยเอามาแบ่งกันความปวดหัวให้คนอื่นได้รับรู้กันบ้าง ฮาๆ วัตถุประสงค์: สร้างโมเดล Machine Learning อย่างง่ายเพื่อ ทำนายราคาบ้าน (House Price Prediction) โดยใช้ข้อมูลที่มี เช่น ขนาดพื้นที่บ้าน (Square Footage) และจำนวนห้องนอน (Number of Bedrooms) 1. เตรียมความพร้อม สิ่งที่ต้องมี: Python ติดตั้งในเครื่อง (แนะนำ Anaconda หรือ Jupyter Notebook) ไลบรารีที่ใช้: คำสั่งในการติดตั้งไลบรารี (ต้องติดตั้ง Python ให้เรียบร้อยก่อนนะ) pip install numpy pandas scikit-learn matplotlib ตัวอย่างข้อมูล (Dataset): ข้อมูลตัวอย่างนี้มี 3 คอลัมน์: Area (sq ft) (ขนาดบ้าน), Bedrooms (จำนวนห้องนอน), และ Price (ราคาบ้าน) 2. เริ่มเขียนโค้ด ขั้นตอนที่ 1: นำเข้าข้อมูลและไลบรารี ขั้นตอนที่ 2: เตรียมข้อมูลสำหรับ Machine Learning แบ่งข้อมูลออกเป็นตัวแปร Features (X) และ Target (y): ขั้นตอนที่ 3: สร้างโมเดล Machine Learning ใช้โมเดล Linear Regression (เหมาะสำหรับปัญหาที่มีความสัมพันธ์เชิงเส้น): 3. วิเคราะห์ผลลัพธ์ ดูความแม่นยำของโมเดล ใช้ค่า R² Score หรือ Mean Absolute Error (MAE): ผลลัพธ์ที่คาดหวัง: ค่า MAE ต่ำ: แสดงว่าโมเดลทำนายได้ใกล้เคียง ค่า R² ใกล้ 1: แสดงว่าข้อมูลมีความสัมพันธ์กันดี 4. การใช้งานจริง สมมติว่ามีบ้านใหม่ที่มีขนาด 1800 ตารางฟุต และ 3 ห้องนอน: สรุปผลลัพธ์ หลังจากการทดสอบ พบว่าโมเดล Linear Regression สามารถทำนายราคาบ้านได้ในระดับที่แม่นยำพอสมควร การเพิ่มข้อมูลที่มีความหลากหลาย เช่น ทำเลที่ตั้ง และอื่นๆ แบบข้อมูลละเอียดมากขึ้น มีเงื่อนไขมากขึ้น จะช่วยให้โมเดลมีความแม่นยำมากขึ้น สิ่งที่เรียนรู้: Machine Learning ไม่ได้ยากอย่างที่คิด หากมีโครงสร้างและข้อมูลที่ชัดเจน! จุดที่สนุก: การทำ Machine Learning นี่เหมือนสั่งกาแฟ! ถ้าใส่ข้อมูลดี (เมล็ดกาแฟดี) จะได้ผลลัพธ์อร่อยๆ แต่ถ้าข้อมูลมั่วๆ เหมือนใส่น้ำปลาในกาแฟ โอกาสออกมาเละสูงมาก 😂 ภาพโดยนักเขียน หมีขั้วโลก ทอดกรอบ〔´（エ）｀〕 เปิดประสบการณ์ความบันเทิงที่หลากหลายสุดปัง บน App TrueID โหลดเลย ฟรี !