สร้างโมเดล Machine Learning แบบ Regression ก้าวแรกสู่การทำนายค่าตัวเลข

สร้างโมเดล Machine Learning แบบ Regression ก้าวแรกสู่การทำนายค่าตัวเลข

ในโลกของ Machine Learning การทำนายค่าต่างๆ เป็นหนึ่งในเป้าหมายสำคัญ หลายครั้งที่เราต้องการทราบแนวโน้มหรือตัวเลขที่จะเกิดขึ้นในอนาคต เช่น ราคาบ้านที่จะขายได้ ยอดขายสินค้า หรือแม้แต่อุณหภูมิของสภาพอากาศ การจะทำนายสิ่งเหล่านี้ให้แม่นยำ จำเป็นต้องอาศัยเทคนิคที่เรียกว่า Regression

รู้จัก Regression: ทำนายค่า ไม่ใช่จัดหมวดหมู่

Regression คือเทคนิคหนึ่งของ Machine Learning ที่มุ่งเน้นการทำนายค่าตัวเลขที่เป็นแบบต่อเนื่อง (continuous values)

แตกต่างจากการจัดหมวดหมู่ หรือ Classification ซึ่งเป็นการทำนายว่าข้อมูลจะจัดอยู่ในกลุ่มหรือหมวดหมู่ใด ตัวอย่างเช่น การแยกแยะรูปภาพว่าเป็นหมาหรือแมว ถือเป็นการทำนายแบบ Classification แต่การทำนายว่าราคาบ้านจะเป็นเท่าไหร่เมื่อพิจารณาจากจำนวนห้องนอน พื้นที่ใช้สอย หรือทำเลที่ตั้ง นี่แหละคือการทำนายแบบ Regression

การทำความเข้าใจความแตกต่างนี้คือพื้นฐานสำคัญในการเริ่มต้นสร้างโมเดลที่ถูกต้องและเหมาะสมกับปัญหาที่เรากำลังเผชิญอยู่

เตรียมข้อมูลให้พร้อม ก่อนสร้างโมเดล

ข้อมูลคือหัวใจสำคัญของการสร้างโมเดล Machine Learning ที่มีประสิทธิภาพ เปรียบเสมือนวัตถุดิบคุณภาพดีที่ใช้ปรุงอาหารจานเด็ด

ก่อนจะเริ่มฝึกโมเดล สิ่งแรกที่ต้องทำคือการทำความเข้าใจข้อมูลของเราอย่างละเอียดถี่ถ้วน ไม่ว่าจะเป็นประเภทของข้อมูล ค่าสถิติพื้นฐาน หรือแม้แต่การตรวจสอบว่ามีข้อมูลส่วนใดที่ขาดหายไปบ้าง

ขั้นตอนสำคัญถัดมาคือ วิศวกรรมฟีเจอร์ (Feature Engineering) ซึ่งเป็นการสร้างคุณลักษณะ (feature) ใหม่ๆ ที่อาจเป็นประโยชน์ต่อโมเดล จากข้อมูลดิบที่เรามีอยู่ ตัวอย่างเช่น ถ้ามีข้อมูลปีที่สร้างบ้าน และปีที่ปรับปรุงบ้าน เราสามารถสร้างฟีเจอร์ใหม่ที่เรียกว่า “อายุบ้าน” หรือ “เคยปรับปรุงแล้วหรือไม่” ขึ้นมา เพื่อให้โมเดลใช้ในการเรียนรู้และทำนายราคาบ้านได้ดีขึ้น

การสร้างฟีเจอร์ที่มีคุณภาพสามารถเพิ่มความแม่นยำของโมเดลได้อย่างมหาศาล เพราะเป็นการช่วยให้โมเดลเห็นความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนภายในข้อมูลมากขึ้น

เลือกและฝึกโมเดล: เริ่มต้นด้วย Linear Regression

เมื่อข้อมูลพร้อม ขั้นตอนต่อไปคือการเลือกโมเดลและเริ่มฝึก โมเดลพื้นฐานที่นิยมใช้และเหมาะสำหรับการเริ่มต้นในงาน Regression คือ Linear Regression

ก่อนการฝึกโมเดล เราต้องแบ่งข้อมูลออกเป็นสองส่วนหลักๆ คือ ชุดฝึก (Training set) สำหรับให้โมเดลเรียนรู้ และ ชุดทดสอบ (Test set) สำหรับประเมินประสิทธิภาพของโมเดลหลังจากที่เรียนรู้เสร็จสิ้นแล้ว เพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลสามารถทำนายข้อมูลที่ไม่เคยเห็นมาก่อนได้ดี

Linear Regression มีหลักการทำงานโดยการพยายามหาเส้นตรง (หรือระนาบในมิติที่สูงขึ้น) ที่ “เหมาะสมที่สุด” เพื่ออธิบายความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปรต้น (ฟีเจอร์ต่างๆ) กับตัวแปรตาม (ค่าที่เราต้องการทำนาย เช่น ราคาบ้าน)

หลังจากโมเดลเรียนรู้จากชุดฝึกเรียบร้อย โมเดลจะสามารถนำไปใช้ทำนายค่าจากชุดทดสอบ และจากข้อมูลใหม่ๆ ที่ป้อนเข้ามาได้

ประเมินผลลัพธ์: โมเดลของเราดีแค่ไหน?

การฝึกโมเดลยังไม่จบสมบูรณ์ หากเรายังไม่ได้ประเมินผลลัพธ์ว่าโมเดลที่สร้างขึ้นนั้น “ดีพอ” หรือไม่ การประเมินผลช่วยให้เข้าใจประสิทธิภาพของโมเดล และบ่งชี้จุดที่สามารถปรับปรุงได้

มีตัวชี้วัดสำคัญที่ใช้ประเมินโมเดล Regression อยู่สองตัวหลักๆ

อย่างแรกคือ ค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Mean Squared Error – MSE) ค่านี้จะวัดว่าค่าที่โมเดลทำนายได้นั้น แตกต่างจากค่าจริงมากน้อยแค่ไหน โดยการนำผลต่างมายกกำลังสองแล้วหาค่าเฉลี่ย MSE ยิ่งมีค่าน้อยเท่าไหร่ ยิ่งแสดงว่าโมเดลทำนายได้แม่นยำมากเท่านั้น

ตัวชี้วัดที่สองคือ ค่า R-squared (R2) ค่านี้จะบอกว่าโมเดลของเราสามารถอธิบายความผันผวนของค่าที่เราต้องการทำนายได้ดีแค่ไหน โดยมีค่าอยู่ระหว่าง 0 ถึง 1 หากค่า R2 ใกล้เคียง 1 มากเท่าไหร่ แสดงว่าโมเดลของเราสามารถอธิบายและทำนายค่าได้อย่างมีประสิทธิภาพ

การสร้างโมเดล Machine Learning แบบ Regression เป็นทักษะพื้นฐานที่สำคัญอย่างยิ่ง การเริ่มต้นด้วยความเข้าใจในหลักการ การเตรียมข้อมูลอย่างพิถีพิถัน การเลือกโมเดลที่เหมาะสม และการประเมินผลอย่างถูกต้อง จะเป็นรากฐานที่แข็งแกร่งสำหรับการพัฒนาโมเดลที่ซับซ้อนและแม่นยำยิ่งขึ้นต่อไปในอนาคต