App Multiple Linear Regression

ivan gabrovski

មាន​ការផ្សាយ​ពាណិជ្ជកម្ម

អំពី​កម្មវិធីនេះ

ការវិភាគតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរច្រើន គឺជាវិធីសាស្ត្រស្ថិតិមួយដែលប្រើដើម្បីធ្វើគំរូទំនាក់ទំនងរវាងអថេរអាស្រ័យមួយ និងអថេរឯករាជ្យពីរ ឬច្រើន ដោយការតម្រឹមសមីការលីនេអ៊ែរទៅនឹងទិន្នន័យដែលបានសង្កេតឃើញ។ ការវិភាគតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរច្រើនពន្យល់ពីរបៀបដែលកត្តាព្យាករណ៍ជាច្រើនប៉ះពាល់ដល់អថេរលទ្ធផលក្នុងពេលដំណាលគ្នា។

សមាសធាតុសំខាន់ៗនៃការវិភាគតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរច្រើន៖
- អថេរអាស្រ័យ (Y): នេះគឺជាអថេរដែលយើងចង់ព្យាករណ៍។ វាត្រូវបានគេហៅផងដែរថា "អថេរគោលដៅ" ឬ "ការឆ្លើយតប"។
- អថេរឯករាជ្យ (X1, X2, ..., Xn): ទាំងនេះគឺជាអថេរដែលយើងប្រើដើម្បីព្យាករណ៍អថេរអាស្រ័យ។ ពួកវាត្រូវបានគេហៅផងដែរថា "កត្តាព្យាករណ៍" ឬ "អថេរពន្យល់"។
- គំរូតំរែតំរង់៖ សមីការនៃការវិភាគតំរែតំរង់លីនេអ៊ែរច្រើនមានទម្រង់ដូចខាងក្រោម៖
Y = beta_0 + beta_01* X1 + beta_2*X2 + ... + beta_n* Xn
ដែល៖
Y គឺជាអថេរអាស្រ័យ។ X1, X2, ..., Xn គឺជាអថេរឯករាជ្យ។
beta_0 គឺជាចំនួនថេរ (ចំណុចប្រសព្វ)។ beta_1,beta_2, ..., beta_n គឺជាមេគុណតំរែតំរង់ដែលបង្ហាញពីឥទ្ធិពលនៃអថេរឯករាជ្យដែលត្រូវគ្នាលើអថេរអាស្រ័យ។

កម្មវិធី៖ - សេដ្ឋកិច្ច (ការព្យាករណ៍ប្រាក់ចំណូល); - ការថែទាំសុខភាព (ការវិភាគកត្តាហានិភ័យ); - វិស្វកម្ម; - វិទ្យាសាស្ត្រសង្គម; - ការព្យាករណ៍ពាណិជ្ជកម្ម។
ឧទាហរណ៍៖ ការព្យាករណ៍តម្លៃផ្ទះដោយផ្អែកលើ៖ - ទំហំផ្ទះ; - ចំនួនបន្ទប់គេង; - អាយុផ្ទះ
នៅក្នុងកម្មវិធី វត្ថុនីមួយៗ Object_k( object_1, object_2 ... object_m) ត្រូវបានពិពណ៌នាដោយអថេរឯករាជ្យ (Xki – លក្ខណៈពិសេស, i = 1...n) និងអថេរអាស្រ័យមួយ (Yk - គោលដៅ)។ វិធីសាស្ត្រដូចជា ordinary least squares (OLS) ត្រូវបានប្រើដើម្បីគណនាតម្លៃល្អបំផុតនៃមេគុណ (beta_0, beta_1, beta_2, ..., beta_n)។ តម្លៃគោលដៅត្រូវបានគណនាដោយ៖
Y = beta_0 + beta_01* P1 + beta_2 *P2 + ... + beta_n* Pn
ដែល៖ P1, P2...Pn គឺជាកត្តាព្យាករណ៍នៃគោលដៅ។
កម្មវិធីរក្សាទុកទិន្នន័យសម្រាប់គំរូតំរែតំរង់ច្រើននៅក្នុងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ (DB) ប្រភេទ SQLite ដែលមានឈ្មោះថា AppMultipleLinearRegression.db។ គំរូតំរែតំរង់ត្រូវបានសម្គាល់ដោយឈ្មោះ។

អេក្រង់ចាប់ផ្តើមនៃកម្មវិធី (App Multiple Linear Regression Solver) បង្ហាញបញ្ជីគំរូនៃគំរូតំរែតំរង់ (នៅក្នុងបញ្ជី spinner) និងប៊ូតុងសម្រាប់បើកមុខងារដើម្បីបង្កើត (New sample) ផ្ទុក (Load) រក្សាទុក (Save) រក្សាទុកជា (Save as) គណនា (Calculate) និងលុប (Delete) គំរូនៃគំរូតំរែតំរង់។ ពីអេក្រង់មេ តាមរយៈធាតុម៉ឺនុយ អ្នកក៏អាចចូលប្រើមុខងារដូចជាការជ្រើសរើសភាសា ការរក្សាទុក និងការចម្លងមូលដ្ឋានទិន្នន័យ ការចាប់ផ្តើមមូលដ្ឋានទិន្នន័យជាមួយទិន្នន័យគំរូ និងមុខងារជំនួយដូចជាជំនួយសម្រាប់កម្មវិធី ការកំណត់ និងតំណភ្ជាប់ទៅកាន់គេហទំព័រដែលមានការពិពណ៌នាអំពីកម្មវិធីទាំងអស់ដោយអ្នកនិពន្ធ។
មុខងារសម្រាប់បង្កើត (គំរូថ្មី) រួមមានប្រអប់សម្រាប់បញ្ចូលទំហំម៉ាទ្រីសដែលបញ្ចូលទិន្នន័យនៃគំរូថ្មី - ចំនួនជួរដេក (ចំនួនជួរដេករួមបញ្ចូលសម្រាប់ទិន្នន័យដែលបានព្យាករណ៍ P1, P2...Pn– ជួរចុងក្រោយ) និងចំនួនជួរឈរ (ចំនួនជួរឈររួមបញ្ចូលសម្រាប់ទិន្នន័យអាស្រ័យ Y1, Y2,...Yk– ជួរឈរចុងក្រោយ)។ បន្ទាប់មកត្រូវបានបង្កើតតារាងសម្រាប់បញ្ចូលទិន្នន័យពាក់ព័ន្ធ។ តារាងដែលបានបំពេញត្រូវតែដាក់ឈ្មោះមុនពេលរក្សាទុក។ មុខងារ Load clear តារាង។
តារាងដែលបានរក្សាទុកចាស់អាចបង្ហាញដោយជ្រើសរើសពីបញ្ជី spinner។ តារាងដែលបង្ហាញអាចត្រូវបានគណនា ហើយដំណោះស្រាយនឹងលេចឡើងក្នុងលទ្ធផលកម្មវិធីប្រអប់។ មុខងារ Print អាចត្រូវបានប្រតិបត្តិពីប្រអប់នេះនៅក្នុងឯកសារ AppMultipleLinearRegressionSolver.txt។ សកម្មភាព Print include Save Db/Save ឯកសារដោយវាគឺជាថតឯកសារដែលបានជ្រើសរើសដែលត្រូវរក្សាទុកឯកសារ។ បន្ទាប់ពីជ្រើសរើសថតឯកសារ ប៊ូតុងសម្រាប់រក្សាទុកនឹងលេចឡើង។ ពីសកម្មភាពដូចគ្នាអាចបង្ហាញខ្លឹមសារនៃឯកសារដែលបានជ្រើសរើស ដើម្បីប្តូរឈ្មោះឯកសារ ឬថតឯកសារ ដើម្បីបង្កើតថតឯកសារថ្មី និងដើម្បីលុបឯកសារដែលបានជ្រើសរើស។
តំរែតំរង់លីនេអ៊ែរច្រើនគឺជាឧបករណ៍វិភាគទិន្នន័យដ៏មានឥទ្ធិពល ប៉ុន្តែវាត្រូវតែប្រើដោយប្រុងប្រយ័ត្ន និងការយល់ដឹងអំពីដែនកំណត់របស់វា។
គុណវិបត្តិ៖ ងាយនឹងរងផលប៉ះពាល់ដោយពហុកូលីនេអ៊ែរ (ទំនាក់ទំនងខ្លាំងរវាងអថេរឯករាជ្យ)។ មិនតែងតែចាប់យកទំនាក់ទំនងមិនមែនលីនេអ៊ែរទេ។ តម្រូវឱ្យមានការផ្ទៀងផ្ទាត់ និងការត្រួតពិនិត្យសម្មតិកម្មដោយប្រុងប្រយ័ត្ន។