โมเดล Regression เป็นเครื่องมือทางสถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร ตัวแปรหนึ่ง (หรือมากกว่า) เรียกว่าตัวแปรอิสระ (Independent Variable) จะถูกนำมาใช้เพื่ออธิบายหรือทำนายค่าของอีกตัวแปรหนึ่ง เรียกว่าตัวแปรตาม (Dependent Variable)
โมเดล Regression มีหลากหลายประเภท แต่ละแบบมีจุดเด่นและจุดด้อยแตกต่างกัน บทความนี้จะเปรียบเทียบโมเดล Regression ที่ใช้บ่อย 3 ประเภท ได้แก่
1. Linear Regression (การถดถอยเชิงเส้น)
- โมเดลพื้นฐานที่สุด เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปร
- โมเดลนี้เข้าใจง่าย วิเคราะห์ง่าย และตีความผลลัพธ์ได้ straightforward
- ข้อจำกัด: ไม่เหมาะกับข้อมูลที่มีความสัมพันธ์แบบ non-linear
- ตัวอย่าง: การวิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างความสูงและน้ำหนัก
2. Logistic Regression (การถดถอยแบบลอจิสติก)
- เหมาะสำหรับการวิเคราะห์ตัวแปรตามแบบ binary (0 หรือ 1)
- โมเดลนี้จะแสดงผลลัพธ์เป็นค่าความน่าจะเป็น (Probability)
- ตัวอย่าง: การวิเคราะห์ความน่าจะเป็นที่จะเกิดโรค
3. Random Forest Regression (การถดถอยแบบป่าสุ่ม)
- โมเดลที่ใช้ ensemble learning
- โมเดลนี้ประกอบไปด้วย Decision Tree หลายๆ ต้น
- โมเดลนี้มีความยืดหยุ่นสูง สามารถวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความสัมพันธ์แบบ non-linear
- ข้อจำกัด: ตีความผลลัพธ์ได้ยากกว่าโมเดลแบบ Linear Regression
- ตัวอย่าง: การวิเคราะห์ราคาบ้าน
ตารางเปรียบเทียบโมเดล Regression
โมเดล | จุดเด่น | จุดด้อย | เหมาะสำหรับ |
---|---|---|---|
Linear Regression | เข้าใจง่าย วิเคราะห์ง่าย | ไม่เหมาะกับข้อมูลแบบ non-linear | ความสัมพันธ์เชิงเส้น |
Logistic Regression | เหมาะสำหรับตัวแปรตามแบบ binary | ตีความผลลัพธ์ยาก | การวิเคราะห์ความน่าจะเป็น |
Random Forest Regression | ยืดหยุ่นสูง วิเคราะห์ข้อมูลแบบ non-linear ได้ | ตีความผลลัพธ์ยาก | ความสัมพันธ์แบบ non-linear |
สรุป
โมเดล Regression แต่ละประเภทมีจุดเด่นและจุดด้อยแตกต่างกัน การเลือกโมเดลที่เหมาะสมจะขึ้นอยู่กับ ลักษณะของข้อมูล วัตถุประสงค์ของการวิเคราะห์ และความซับซ้อนของโมเดล