🚀 Demo การทำนายประสิทธิภาพการผลิต
ระบบ Machine Learning สำหรับการทำนายและปรับปรุงประสิทธิภาพ - ทุกโมเดล
📊 สรุปผลการเปรียบเทียบโมเดล
Random Forest
Gradient Boosting 🏆
Neural Network
Ridge Regression
Lasso Regression
โมเดลที่ดีที่สุด: Gradient Boosting (ความแม่นยำ: 99.4%)
จำนวนข้อมูลฝึก: 74 ตัวอย่าง | จำนวนข้อมูลทดสอบ: 19 ตัวอย่าง
📊 การทำนายจากทุกโมเดล
Random Forest
ความแม่นยำ: 0.979 (97.9%)
ค่าผิดพลาด (RMSE): 6.14%
พารามิเตอร์ที่ดีที่สุด: {'max_depth': 10, 'min_samples_split': 5, 'n_estimators': 100}
ประสิทธิภาพที่ทำนาย (Random Forest)
Gradient Boosting 🏆
ความแม่นยำ: 0.994 (99.4%)
ค่าผิดพลาด (RMSE): 3.36%
พารามิเตอร์ที่ดีที่สุด: {'learning_rate': 0.2, 'max_depth': 10, 'n_estimators': 50}
ประสิทธิภาพที่ทำนาย (Gradient Boosting)
Neural Network
ความแม่นยำ: 0.402 (40.2%)
ค่าผิดพลาด (RMSE): 33.01%
พารามิเตอร์ที่ดีที่สุด: {'alpha': 0.01, 'hidden_layer_sizes': (100,)}
ประสิทธิภาพที่ทำนาย (Neural Network)
Ridge Regression
ความแม่นยำ: 0.876 (87.6%)
ค่าผิดพลาด (RMSE): 15.02%
พารามิเตอร์ที่ดีที่สุด: {'alpha': 100.0}
ประสิทธิภาพที่ทำนาย (Ridge Regression)
Lasso Regression
ความแม่นยำ: 0.587 (58.7%)
ค่าผิดพลาด (RMSE): 27.43%
พารามิเตอร์ที่ดีที่สุด: {'alpha': 1.0}
ประสิทธิภาพที่ทำนาย (Lasso Regression)
🔧 ปรับค่าปัจจัยสำคัญ
📚 คำอธิบายวิธีการทำงานของแต่ละโมเดล
🌲 Random Forest
วิธีการทำงาน: สร้างต้นไม้ตัดสินใจหลายต้น (100 ต้น) และใช้การโหวตเพื่อหาผลลัพธ์สุดท้าย
การคำนวณ: แต่ละต้นไม้ทำนายค่าประสิทธิภาพ แล้วนำค่าเฉลี่ยของทุกต้นไม้มาเป็นผลลัพธ์สุดท้าย
ข้อดี: แม่นยำสูง, ไม่เกิด overfitting, จัดการข้อมูลที่หายได้ดี
การใช้งาน: เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีความสัมพันธ์ซับซ้อนและต้องการความแม่นยำสูง
📈 Ridge Regression
วิธีการทำงาน: ใช้การถดถอยเชิงเส้นแบบปรับปรุงด้วยการเพิ่มค่าลงโทษ (penalty) เพื่อป้องกัน overfitting
การคำนวณ: หาค่าสัมประสิทธิ์ที่ลดผลรวมของข้อผิดพลาดกำลังสอง + ค่าลงโทษของสัมประสิทธิ์
ข้อดี: คำนวณเร็ว, แปลผลง่าย, เสถียร
การใช้งาน: เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นและต้องการความเร็วในการคำนวณ
⚡ Gradient Boosting
วิธีการทำงาน: สร้างโมเดลหลายตัวแบบต่อเนื่อง โดยแต่ละตัวพยายามแก้ไขข้อผิดพลาดของตัวก่อนหน้า
การคำนวณ: เริ่มจากโมเดลพื้นฐาน แล้วเพิ่มโมเดลใหม่ที่ลดข้อผิดพลาดของโมเดลก่อนหน้า
ข้อดี: สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนได้ดี
ข้อเสีย: อาจเกิด overfitting และต้องการการปรับแต่งพารามิเตอร์มาก
🧠 Neural Network
วิธีการทำงาน: จำลองการทำงานของสมองมนุษย์ด้วยชั้นของเซลล์ประสาทเทียมที่เชื่อมต่อกัน
การคำนวณ: ข้อมูลผ่านชั้นต่างๆ โดยแต่ละชั้นจะแปลงข้อมูลด้วยฟังก์ชันทางคณิตศาสตร์
ข้อดี: ยืดหยุ่นสูง สามารถเรียนรู้ความสัมพันธ์ที่ซับซ้อนมาก
ข้อเสีย: ต้องการข้อมูลมาก, คำนวณช้า, แปลผลยาก
🎯 Lasso Regression
วิธีการทำงาน: ใช้การถดถอยเชิงเส้นแบบปรับปรุงด้วยการบังคับให้สัมประสิทธิ์บางตัวเป็นศูนย์
การคำนวณ: หาค่าสัมประสิทธิ์ที่ลดผลรวมของข้อผิดพลาดกำลังสอง + ค่าลงโทษแบบ L1
ข้อดี: เลือกตัวแปรสำคัญอัตโนมัติ, ลดความซับซ้อนของโมเดล
ข้อเสีย: อาจสูญเสียข้อมูลสำคัญ, ไม่เสถียรเมื่อตัวแปรมีความสัมพันธ์สูง
📊 ความสำคัญของปัจจัย (Top 10)
💡 คำแนะนำการใช้งาน:
- ปัจจัยสำคัญที่สุด: Bagasse ราง1_%Moist._Today (ควรติดตามอย่างใกล้ชิด)
- การปรับค่า: ลองปรับค่าปัจจัยต่างๆ เพื่อดูผลกระทบต่อประสิทธิภาพ
- การตีความ: ค่าที่สูงกว่า 80% ถือว่าเป็นประสิทธิภาพที่ดี
- การใช้จริง: ใช้การทำนายนี้เพื่อวางแผนการผลิตและปรับปรุงกระบวนการ