วิธีสร้าง Naïve Bayes classifier ใน 5 ขั้นตอนด้วย naivebayes package ในภาษา R – ตัวอย่างการทำนายประเภทดอกไม้ใน iris dataset

ในบทความนี้ เราจะมาทำความรู้กับ Naïve Bayes และดูวิธีสร้าง Naïve Bayes classifier ในภาษา R ด้วย naivebayes package กัน

1. 👼 Naïve Bayes คืออะไร?
2. 🧑‍💻 วิธีสร้าง NB Classifer ด้วย naivebayes Package
   1. 1️⃣ Step 1. Install & Load the Package
   2. 2️⃣ Step 2. Load & Preview the Dataset
   3. 3️⃣ Step 3. Split the Dataset
   4. 4️⃣ Step 4. Create a NB Model
   5. 5️⃣ Step 5. Evaluate the Model
3. 😺 GitHub
4. 📃 References
5. ✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

👼 Naïve Bayes คืออะไร?

Naïve Bayes (NB) เป็น machine learning algorithm ประเภท supervised learning สำหรับทำนายกลุ่มของข้อมูล (classification)

NB ทำนายข้อมูล โดยวิเคราะห์ความน่าจะเป็นที่ 2 เหตุการณ์ (ตัวแปรต้นและตัวแปรตาม) จะเกิดขึ้นคู่กัน

ยกตัวอย่างเช่น การอนุมัติสินเชื่อ (อนุมัติ/ไม่อนุมัติ) ที่เกิดขึ้นอยู่กับ:

• รายได้: รายได้มาก -> อนุมัติ
• อายุ: อายุน้อย -> อนุมัติ
• ประวัติการขอสินเชื่อ: เคยขอแล้วผ่าน -> อนุมัติ

NB คำนวณความน่าจะเป็นของแต่ละปัจจัยต่อตัวแปรตาม (การอนุมัติ) โดยอนุมานว่า แต่ละปัจจัยเกิดแยกกัน (independent) แม้ว่าในความเป็นจริงหลายปัจจัยจะเกิดขึ้นร่วมกัน (dependent; เช่น อายุมาก -> รายได้มาก) ก็ตาม

เนื่องจาก NB มีการมองโลกอย่างง่าย จึงได้ชื่อว่า “naïve” หรือไร้เดียงนั่นเอง

แม้ว่า NB จะมีการมองโลกที่ไร้เดียงสา แต่ก็เป็น algorithm ที่:

1. เข้าใจได้ง่าย (เพราะไร้เดียงสา)
2. รวดเร็ว (เพราะใช้การวิเคราะห์อย่างง่าย)
3. น่าเชื่อถือ (มักจะทำนายได้แม่นยำ แม้จะมีมุมมองที่ไม่ตรงกับความเป็นจริง)

🧑‍💻 วิธีสร้าง NB Classifer ด้วย naivebayes Package

วิธีการสร้าง NB classifier ด้วย naivebayes package มี 5 ขั้นตอน ได้แก่:

1. Install and load the package
2. Load and preview the dataset
3. Split the dataset
4. Create a NB model
5. Evaluate the model

.

1️⃣ Step 1. Install & Load the Package

ในขั้นแรก เราต้องติดตั้งและเรียกใช้งาน naivebayes package:

# Install and load the package
## Install
install.packages("naivebayes")
## Load
library(naivebayes)

Note: เราทำการติดตั้งแค่ครั้งแรกครั้งเดียว แต่การเรียกใช้ต้องทำทุกครั้งทุกเริ่ม session ใหม่

.

2️⃣ Step 2. Load & Preview the Dataset

ในขั้นที่สอง ให้เราโหลด dataset ที่จะใช้งาน

โดยในบทความนี้ เราจะใช้ built-in dataset ในภาษา R ชื่อ iris dataset

iris dataset มีกลีบดอกของข้อมูลดอกไม้ 3 ชนิด ได้แก่:

• Iris setosa
• Iris virginica
• Iris versicolor

เป้าหมายของเรา คือ ทำนายประเภทของดอกไม้จากความกว้างและความยาวกลีบดอก

เนื่องจากเป็น built-in dataset เราสามารถโหลด iris dataset ด้วยคำสั่ง data():

# Load
data(iris)

จากนั้น เราสามารถใช้คำสั่ง head() เพื่อ preview ข้อมูล:

# Preview
head(iris)

ผลลัพธ์:

  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

Note: จะเห็นว่า iris dataset มีข้อมูลทั้งหมด 5 columns คือ ความยาวและความกว้างของกลีบดอกชั้นนอก (sepal) และความยาวและความกว้างของกลีบดอกชั้นใน (petal) รวมทั้งประเภทดอกไม้ (species)

เนื่องจาก NB classifier ต้องการตัวแปรตามที่เป็น factor เราต้องเช็กได้ว่า Species เป็น data type ไหนด้วยคำสั่ง str():

# Preview
str(iris)

ผลลัพธ์:

'data.frame':	150 obs. of  5 variables:
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
 $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
 $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...

จะเห็นได้ว่า Species เป็น factor อยู่แล้ว และพร้อมที่ใช้สร้าง NB classifier

.

3️⃣ Step 3. Split the Dataset

ในขั้นที่สาม เราจะแบ่งข้อมูลเป็น 2 ชุด:

1. Training set เพื่อสร้าง NB classifier
2. Test set เพื่อทดสอบประสิทธิภาพของ NB classifier

ขั้นแรกในการแบ่งข้อมูล ให้เราสุ่มเลือก row index ที่จะอยู่ใน training set:

# Set seed for reproducibility
set.seed(2025)
# Create a training index
training_index <- sample(1:nrow(iris),
                         0.7 * nrow(iris))

จากนั้น ใช้ row index ที่ได้แบ่งข้อมูลเป็น 2 ชุด:

# Split the dataset
train_set <- iris[training_index, ]
test_set <- iris[-training_index, ]

.

4️⃣ Step 4. Create a NB Model

ในขั้นที่สี่ เราจะสร้าง NB classifier โดยใช้ naive_bayes() จาก naivebayes package

naive_bayes() ต้องการ input 2 อย่าง:

1. Formula: ตัวแปรต้นและตัวแปรตามที่ต้องการใช้สร้าง model โดยในกรณีนี้ คือ ทำนาย Species ด้วยข้อมูลที่เหลือทั้งหมด (.)
2. Data: dataset ที่จะใช้สร้าง model ซึ่งในกรณีนี้ คือ train_set

# Create a NB model
nb <- naive_bayes(Species ~ .,
                  data = train_set)

เมื่อเราได้ NB classifier มาแล้ว เรามาลองใช้ model ทำนายประเภทดอกไม้กัน:

# Predict the outcomes
pred <- predict(nb,
                newdata = test_set[, 1:4],
                type = "class")
print(pred)

ผลลัพธ์:

 [1] setosa     setosa     setosa     setosa     setosa    
 [6] setosa     setosa     setosa     setosa     setosa    
[11] setosa     setosa     setosa     setosa     setosa    
[16] virginica  versicolor versicolor versicolor versicolor
[21] virginica  versicolor versicolor versicolor versicolor
[26] versicolor virginica  versicolor versicolor versicolor
[31] versicolor versicolor versicolor versicolor virginica 
[36] virginica  virginica  virginica  virginica  virginica 
[41] virginica  virginica  virginica  virginica  virginica 
Levels: setosa versicolor virginica

.

5️⃣ Step 5. Evaluate the Model

ในขั้นสุดท้าย เราจะประเมินประสิทธิภาพของ model ด้วยการคำนวณ accuracy หรือ สัดส่วนของคำตอบที่ model ตอบถูก:

Accuracy = Correct predictions / Total predictions

เราสามารถหาค่า accuracy ได้โดยเริ่มสร้าง confusion matrix ก่อน:

# Create a confusion matrix
cm <- table(Predicted = pred, 
            Actual = test_set$Species)
print(cm)

ผลลัพธ์:

            Actual
Predicted    setosa versicolor virginica
  setosa         15          0         0
  versicolor      0         16         0
  virginica       0          3        11

จากนั้น นำจำนวนคำตอบที่ถูกต้องและจำนวนคำตอบทั้งหมดมาหาค่า accuracy:

# Calculate the accuracy
accuracy <- sum(diag(cm)) / sum(cm)
cat("Accuracy:", round(accuracy, 2))

ผลลัพธ์:

Accuracy: 0.93

จะเห็นได้ว่า NB classifier ที่เป็น model ไร้เดียงสาของเรา มีความแม่นยำในการทำนายสูงถึง 93%

😺 GitHub

ดู code ทั้งหมดในบทความนี้ได้ที่ GitHub

📃 References

• Supervised Learning in R: Classification
• What are Naïve Bayes classifiers?
• naive_bayes: Naive Bayes Classifier
• naiveBayes: Naive Bayes Classifier
• Naive Bayes Classifier in R Programming
• Naive Bayes Classification in R
• Introduction to naivebayes package
• Package ‘naivebayes’
• Naive Bayes Classification Tutorial using Scikit-learn
• Naïve Bayes Classification

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

📕 ขอฝากหนังสือเล่มแรกในชีวิตด้วยนะครับ 😆

🙋 ใครที่กำลังเรียนจิตวิทยาหรือทำงานสายจิตวิทยา และเบื่อที่ต้องใช้ software ราคาแพงอย่าง SPSS และ Excel เพื่อทำข้อมูล

💪 ผมขอแนะนำ R Book for Psychologists หนังสือสอนใช้ภาษา R เพื่อการวิเคราะห์ข้อมูลทางจิตวิทยา ที่เขียนมาเพื่อนักจิตวิทยาที่ไม่เคยมีประสบการณ์เขียน code มาก่อน

ในหนังสือ เราจะปูพื้นฐานภาษา R และพาไปดูวิธีวิเคราะห์สถิติที่ใช้บ่อยกัน เช่น:

• Correlation
• t-tests
• ANOVA
• Reliability
• Factor analysis

🚀 เมื่ออ่านและทำตามตัวอย่างใน R Book for Psychologists ทุกคนจะไม่ต้องพึง SPSS และ Excel ในการทำงานอีกต่อไป และสามารถวิเคราะห์ข้อมูลด้วยตัวเองได้ด้วยความมั่นใจ

แล้วทุกคนจะแปลกใจว่า ทำไมภาษา R ง่ายขนาดนี้ 🙂‍↕️

👉 สนใจดูรายละเอียดหนังสือได้ที่ meb: