วิธีการสร้างอัลกอริทึมที่คาดการณ์ราคาบ้านในอนาคตโดยใช้ Scikit-Learn and Linear Regression
Tags: python, ai
Published: 2024-04-13 18:26:21


ถ้าเราต้องการจะทำนายสิ่งต่าง ๆ ในอนาคต อาทิเช่น การทํานายอนาคตของประกรโลก ราคาทอง ราคาหุ้น ราคา bitcoin และผลกําไรทางธุรกิจของคุณ เรามีวิธีใน
การสร้างอัลกอริทึมสำหรับใช้ในการทำนายอนาคตโดยใช้ PYTHON มาเป็นตัวช่วยของเรา

---
บทความนี้ เราจะมาดูการสร้างอัลกอริทึมสำหรับใช้ในการทำนายอนาคตใน Python กัน ซึ่งใช้ Google Colab เป็นการรันชุดคำสั่งต่าง ๆและมีการใช้สูตรทางคณิตศาสตร์มาเกี่ยวข้อง

---
ซึ่งมีวิธีการและขั้นตอนในการสร้างอัลกอริทึม ดังต่อไปนี้

---
## ขั้นตอนที่ 1 ติดตั้งไลบรารี
ขั้นตอนแรกต้องติดตั้งไลบรารี ช่วยให้เรียกใช้ไลบรารี Machine Learning ได้อย่างง่ายดาย ซึ่งสามารถติดตั้งไลบรารี โดยใช้

```
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
%matplotlib inline
```

## ขั้นตอนที่ 2 โหลดชุดข้อมูล

```
USAhousing = pd.read_csv('USA_Housing.csv')
```

การประมวลผลข้อมูลล่วงหน้า  ใช้ฟังก์ชัน .head() ในไลบรารี Python เช่น Pandas เพื่อดูแถวเริ่มต้นของชุดข้อมูลอย่างรวดเร็ว ข้อมูลนี้จะแสดงภาพรวมของโครงสร้างข้อมูล ชื่อตัวแปร และรายการแรกๆ

```
USAhousing.head()
```

ใช้ฟังก์ชัน .info() เพื่อรับภาพรวมย่อยของชุดข้อมูล ซึ่งรวมถึงประเภทข้อมูล จำนวนค่าที่ไม่ใช่ null และการใช้หน่วยความจำ 

```
USAhousing.info()
```
ใช้ .describe() เพื่อสร้างสถิติที่เป็นคำอธิบาย เช่นค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และควอไทล์ เพื่อให้เข้าใจลึกลงเกี่ยวกับคุณสมบัติตัวเลขในชุดข้อมูล 

```
USAhousing.describe()
```

---

## ขั้นตอนที่ 3: การสร้างกราฟ
การใช้ plt.scatter() ใช้สำหรับสร้างการกระจายของข้อมูล

```
plt.scatter(USAhousing['Avg. Area Income'],USAhousing['Price'])
```


![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/w7kdzecrcglby4dyofs6.png)

## การฝึกโมเดล
ในบทนี้เราทำนายราคาบ้านโดยใช้ Linear Regression การฝึกโมเดลมีขั้นตอนดังนี้

## ขั้นตอนที่ 1: การรับค่าของตัวแปรอิสระและตัวแปรตาม

```
X = USAhousing[['Avg. Area Income', 'Avg. Area House Age', 'Avg. Area Number of Rooms',
               'Avg. Area Number of Bedrooms', 'Area Population']]
y = USAhousing['Price']
```

## ขั้นตอนที่ 2: แยกข้อมูล

```
from sklearn.model_selection import train_test_split
```

```
_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.4, random_state=101)
```

## ขั้นตอนที่ 3: นำเข้าข้อมูลและฝึกกับโมเดล
เมื่อทดลองโมเดลแล้ว นำชุดโมเดลนั้นเพื่อคาดการร์ชุดทดสอบ

```
from sklearn.linear_model import LinearRegression
```

```
lm = LinearRegression()
```

```
lm.fit(X_train,y_train)
```

ทอลองหาผลลัพธ์กัน
```
predictions = lm.predict(X_test)
```

```
plt.scatter(y_test,predictions)
```
จากนั้นก็มาดูกราฟกัน

![Image description](https://dev-to-uploads.s3.amazonaws.com/uploads/articles/07ili3ri76pnmcg4zq3n.png)
---
## สรุปผล
จากการสร้างอัลกอริทึมจะเห็นได้ว่า ถ้าเราต้องการสร้างอัลกอริทึมเพื่อทำนายอนาคตสิ่งต่าง ๆ ในอนาคตนั้น สิ่งหนึ่งที่สำคัญที่สุดที่จะทำให้อัลกอริทึมที่เราสร้างขึ้นมาสามารถทำนายอนาคตได้ คือ สถิติของข้อมูลย้อนหลัง ที่จะเป็นสิ่งสำคัญที่ช่วยทำให้อัลกอริทึมของเราสามารถทำนายผลต่าง ๆ ล่วงหน้าได้ผ่านปัญญาประดิษฐ์ (AI) ที่อยู่ในชุดคำสั่ง PYTHON ของอัลกอริทึมดังกล่าวที่เราได้เรียบเรียงสร้างขึ้นในข้างต้นได้เป็นอย่างดีและเกิดประโยชน์สูงสุดทั้งในปัจจุบันและในอนาคตต่อไป

---
## Reference
[(https://medium.com/@kaushiksimran827/house-price-prediction-a-simple-guide-with-scikit-learn-and-linear-regression-f91a27b9d650)]