Tag: ggplot2

สอนปลูกต้นไม้ในภาษา R (ภาค 2): วิธีสร้าง ประเมิน และปรับทูน random forest model ด้วย ranger package – ตัวอย่างการทำนายระดับการกินน้ำมันของรถใน mpg dataset

ในบทความนี้ เราจะไปทำความรู้จักกับ random forest รวมทั้งการสร้าง ประเมิน และปรับทูน random forest model ด้วย ranger package ในภาษา R

ถ้าพร้อมแล้ว ไปเริ่มกันเลย

🌲 Random Forest Model คืออะไร?

Random forest model เป็น tree-based model ซึ่งสุ่มสร้าง decision trees ขึ้นมาหลาย ๆ ต้น (forest) และใช้ผลลัพธ์ในภาพรวมเพื่อทำนายข้อมูลสุดท้าย:

Regression task: หาค่าเฉลี่ยของผลลัพธ์จากทุกต้น
Classification task: ดูผลลัพธ์ที่เป็นเสียงโหวตข้างมาก

Random forest เป็น model ที่ทรงพลัง เพราะใช้ผลรวมของหลาย ๆ decision trees แม้ว่า decision tree แต่ละต้นจะมีความสามารถในการทำนายนอยก็ตาม

💻 Random Forest Models ในภาษา R

ในภาษา R เรามี 2 packages ที่นิยมใช้สร้าง random forest model ได้แก่:

randomForest ซึ่งเป็น package ที่มีลูกเล่น แต่เก่ากว่า
ranger ซึ่งใหม่กว่า ประมวลผลได้เร็วกว่า และใช้งานง่ายกว่า

ในบทความก่อน เราดูวิธีการใช้ randomForest แล้ว

ในบทความนี้ เราจะไปดูวิธีใช้ ranger โดยใช้ mpg dataset เป็นตัวอย่างกัน

🚗 mpg Dataset

mpg dataset เป็น dataset จาก ggplots2 package และมีข้อมูลของรถ 38 รุ่น จากช่วงปี ช่วง ค.ศ. 1999 ถึง 2008 ทั้งหมด 11 columns ดังนี้:

No.	Column	Description
1	`manufacturer`	ผู้ผลิต
2	`model`	รุ่นรถ
3	`displ`	ขนาดถังน้ำมัน (ลิตร)
4	`year`	ปีที่ผลิต
5	`cyl`	จำนวนลูกสูบ
6	`trans`	ประเภทเกียร์
7	`drv`	ประเภทล้อขับเคลื่อน
8	`cty`	ระดับการกินน้ำมันเวลาวิ่งในเมือง
9	`hwy`	ระดับการกินน้ำมันเวลาวิ่งบน highway
10	`fl`	ประเภทน้ำมัน
11	`class`	ประเภทรถ

ในบทความนี้ เราจะลองใช้ ranger เพื่อทำนาย hwy กัน

เราสามารถเตรียม mpg เพื่อสร้าง random forest model ได้ดังนี้

โหลด dataset:

# Install ggplot2
install.packages("ggplot2")

# Load ggplot2
library(ggplot2)

# Load the dataset
data(mpg)

ดูตัวอย่าง dataset:

# Preview
head(mpg)

ผลลัพธ์:

# A tibble: 6 × 11
  manufacturer model displ  year   cyl trans      drv     cty   hwy fl    class  
  <chr>        <chr> <dbl> <int> <int> <chr>      <chr> <int> <int> <chr> <chr>  
1 audi         a4      1.8  1999     4 auto(l5)   f        18    29 p     compact
2 audi         a4      1.8  1999     4 manual(m5) f        21    29 p     compact
3 audi         a4      2    2008     4 manual(m6) f        20    31 p     compact
4 audi         a4      2    2008     4 auto(av)   f        21    30 p     compact
5 audi         a4      2.8  1999     6 auto(l5)   f        16    26 p     compact
6 audi         a4      2.8  1999     6 manual(m5) f        18    26 p     compact

สำรวจโครงสร้าง:

# View the structure
str(mpg)

ผลลัพธ์:

tibble [234 × 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ manufacturer: chr [1:234] "audi" "audi" "audi" "audi" ...
 $ model       : chr [1:234] "a4" "a4" "a4" "a4" ...
 $ displ       : num [1:234] 1.8 1.8 2 2 2.8 2.8 3.1 1.8 1.8 2 ...
 $ year        : int [1:234] 1999 1999 2008 2008 1999 1999 2008 1999 1999 2008 ...
 $ cyl         : int [1:234] 4 4 4 4 6 6 6 4 4 4 ...
 $ trans       : chr [1:234] "auto(l5)" "manual(m5)" "manual(m6)" "auto(av)" ...
 $ drv         : chr [1:234] "f" "f" "f" "f" ...
 $ cty         : int [1:234] 18 21 20 21 16 18 18 18 16 20 ...
 $ hwy         : int [1:234] 29 29 31 30 26 26 27 26 25 28 ...
 $ fl          : chr [1:234] "p" "p" "p" "p" ...
 $ class       : chr [1:234] "compact" "compact" "compact" "compact" ...

จากผลลัพธ์จะเห็นว่า บาง columns (เช่น manufacturer, model) มีข้อมูลประเภท character ซึ่งเราควระเปลี่ยนเป็น factor เพื่อช่วยให้การสร้าง model มีประสิทธิภาพมากขึ้น:

# Convert character columns to factor

## Get character columns
chr_cols <- c("manufacturer", "model",
              "trans", "drv",
              "fl", "class")

## For-loop through the character columns
for (col in chr_cols) {
  mpg[[col]] <- as.factor(mpg[[col]])
}

## Check the results
str(mpg)

ผลลัพธ์:

tibble [234 × 11] (S3: tbl_df/tbl/data.frame)
 $ manufacturer: Factor w/ 15 levels "audi","chevrolet",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ model       : Factor w/ 38 levels "4runner 4wd",..: 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 ...
 $ displ       : num [1:234] 1.8 1.8 2 2 2.8 2.8 3.1 1.8 1.8 2 ...
 $ year        : int [1:234] 1999 1999 2008 2008 1999 1999 2008 1999 1999 2008 ...
 $ cyl         : int [1:234] 4 4 4 4 6 6 6 4 4 4 ...
 $ trans       : Factor w/ 10 levels "auto(av)","auto(l3)",..: 4 9 10 1 4 9 1 9 4 10 ...
 $ drv         : Factor w/ 3 levels "4","f","r": 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 ...
 $ cty         : int [1:234] 18 21 20 21 16 18 18 18 16 20 ...
 $ hwy         : int [1:234] 29 29 31 30 26 26 27 26 25 28 ...
 $ fl          : Factor w/ 5 levels "c","d","e","p",..: 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 ...
 $ class       : Factor w/ 7 levels "2seater","compact",..: 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...

ตอนนี้ เราพร้อมที่จะนำ dataset ไปใช้งานกับ ranger แล้ว

🐣 ranger Basics

การใช้งาน ranger มีอยู่ 4 ขั้นตอน:

ติดตั้งและโหลด ranger
สร้าง training และ test sets
สร้าง random forest model
ทดสอบความสามารถของ model

1️⃣ ติดตั้งและโหลด ranger

ในครั้งแรกสุด ให้เราติดตั้ง ranger ด้วยคำสั่ง install.packages():

# Install
install.packages("ranger")

และทุกครั้งที่เราต้องการใช้งาน ranger ให้เราเรียกใช้งานด้วย library():

# Load
library(ranger)

2️⃣ สร้าง Training และ Test Sets

ในขั้นที่ 2 เราจะแบ่ง dataset เป็น 2 ส่วน ได้แก่:

Training set สำหรับสร้าง model (70% ของ dataset)
Test set สำหรับทดสอบ model (30% ของ dataset)

# Split the data

## Set seed for reproducibility
set.seed(123)

## Get training rows
train_rows <- sample(nrow(mpg),
                     nrow(mpg) * 0.7)

## Create a training set
train <- mpg[train_rows, ]

## Create a test set
test <- mpg[-train_rows, ]

3️⃣ สร้าง Random Forest Model

ในขั้นที่ 3 เราจะสร้าง random forest ด้วย ranger() ซึ่งต้องการ input หลัก 2 อย่าง ดังนี้:

ranger(formula, data)

formula: ระบุตัวแปรต้นและตัวแปรตามที่ใช้ในการสร้าง model
data: dataset ที่ใช้สร้าง model (เราจะใช้ training set กัน)

เราจะเรียกใช้ ranger() ดังนี้:

# Initial random forest model

## Set seed for reproducibility
set.seed(123)

## Train the model
rf_model <- ranger(hwy ~ .,
                   data = train)

Note: เราใช้ set.seed() เพื่อให้เราสามารถสร้าง model ซ้ำได้ เพราะ random forest มีการสร้าง decision trees แบบสุ่ม

เมื่อได้ model มาแล้ว เราสามารถดูรายละเอียดของ model ได้แบบนี้:

# Print the model
rf_model

ผลลัพธ์:

Ranger result

Call:
 ranger(hwy ~ ., data = train) 

Type:                             Regression 
Number of trees:                  500 
Sample size:                      163 
Number of independent variables:  10 
Mtry:                             3 
Target node size:                 5 
Variable importance mode:         none 
Splitrule:                        variance 
OOB prediction error (MSE):       1.682456 
R squared (OOB):                  0.9584596

ในผลลัพธ์ เราจะเห็นลักษณะต่าง ๆ ของ model เช่น ประเภท model (type) และ จำนวน decision trees ที่ถูกสร้างขึ้นมา (sample size)

4️⃣ ทดสอบความสามารถของ Model

สุดท้าย เราจะทดสอบความสามารถของ model ในการทำนายข้อมูล โดยเริ่มจากใช้ model ทำนายข้อมูลใน test set:

# Make predictions
preds <- predict(rf_model,
                 data = test)$predictions

จากนั้น คำนวณตัวบ่งชี้ความสามารถ (metric) ซึ่งสำหรับ regression model มีอยู่ 3 ตัว ได้แก่:

MAE (mean absolute error): ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนแบบสัมบูรณ์ (ยิ่งน้อยยิ่งดี)
RMSE (root mean square error): ค่าเฉลี่ยความคาดเคลื่อนแบบยกกำลังสอง (ยิ่งน้อยยิ่งดี)
R squared: สัดส่วนข้อมูลที่อธิบายได้ด้วย model (ยิ่งมากยิ่งดี)

# Get errors
errors <- test$hwy - preds

# Calculate MAE
mae <- mean(abs(errors))

# Calculate RMSE
rmse <- sqrt(mean(errors^2))

# Calculate R squared
r_sq <- 1 - (sum((errors)^2) / sum((test$hwy - mean(test$hwy))^2))

# Print the results
cat("Initial model MAE:", round(mae, 2), "\n")
cat("Initial model RMSE:", round(rmse, 2), "\n")
cat("Initial model R squared:", round(r_sq, 2), "\n")

ผลลัพธ์:

Initial model MAE: 0.79
Initial model RMSE: 1.07
Initial model R squared: 0.95

⏲️ Hyperparametre Tuning

ranger มี hyperparametre มากมายที่เราสามารถปรับแต่งเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของ random forest model ได้ เช่น:

num.trees: จำนวน decision trees ที่จะสร้าง
mtry: จำนวนตัวแปรต้นที่จะถูกสุ่มไปใช้ในแต่ละ node
min.node.size: จำนวนข้อมูลขั้นต่ำที่แต่ละ node จะต้องมี

เราสามารถใช้ for loop เพื่อปรับหาค่า hyperparametre ที่ดีที่สุดได้ดังนี้:

# Define hyperparametres
ntree_vals <- c(300, 500, 700)
mtry_vals <- 2:5
min_node_vals <- c(1, 5, 10)

# Create a hyperparametre grid
grid <- expand.grid(num.trees = ntree_vals,
                    mtry = mtry_vals,
                    min.node.size = min_node_vals)

# Instantiate an empty data frame
hpt_results <- data.frame()

# For-loop through the hyperparametre grid
for (i in 1:nrow(grid)) {
  
  ## Get the combination
  params <- grid[i, ]
  
  ## Set seed for reproducibility
  set.seed(123)
  
  ## Fit the model
  model <- ranger(hwy ~ .,
                  data = train,
                  num.trees = params$num.trees,
                  mtry = params$mtry,
                  min.node.size = params$min.node.size)
  
  ## Make predictions
  preds <- predict(model,
                   data = test)$predictions
  
  ## Get errors
  errors <- test$hwy - preds
  
  ## Calculate MAE
  mae <- mean(abs(errors))
  
  ## Calculate RMSE
  rmse <- sqrt(mean(errors^2))
  
  ## Store the results
  hpt_results <- rbind(hpt_results,
                       cbind(params,
                             MAE = mae,
                             RMSE = rmse))
}

# View the results
hpt_results

ผลลัพธ์:

   num.trees mtry min.node.size       MAE      RMSE
1        300    2             1 0.8101026 1.0971836
2        500    2             1 0.8012484 1.0973957
3        700    2             1 0.8039271 1.1001252
4        300    3             1 0.7434543 1.0051344
5        500    3             1 0.7417985 1.0069989
6        700    3             1 0.7421666 1.0028184
7        300    4             1 0.6989314 0.9074216
8        500    4             1 0.7130704 0.9314843
9        700    4             1 0.7141147 0.9292718
10       300    5             1 0.7157657 0.9370918
11       500    5             1 0.7131899 0.9266787
12       700    5             1 0.7091556 0.9238312
13       300    2             5 0.8570125 1.1673637
14       500    2             5 0.8515116 1.1736009
15       700    2             5 0.8522571 1.1756648
16       300    3             5 0.7885005 1.0654548
17       500    3             5 0.7872713 1.0664734
18       700    3             5 0.7859149 1.0581331
19       300    4             5 0.7561500 0.9790160
20       500    4             5 0.7623437 0.9869463
21       700    4             5 0.7611660 0.9813048
22       300    5             5 0.7615190 0.9777769
23       500    5             5 0.7615861 0.9804616
24       700    5             5 0.7613151 0.9788333
25       300    2            10 0.9257704 1.2391377
26       500    2            10 0.9292344 1.2611164
27       700    2            10 0.9258555 1.2635794
28       300    3            10 0.8790601 1.1635695
29       500    3            10 0.8704461 1.1594165
30       700    3            10 0.8704562 1.1507016
31       300    4            10 0.8609516 1.0887466
32       500    4            10 0.8672105 1.0962367
33       700    4            10 0.8624934 1.0875710
34       300    5            10 0.8558867 1.0811168
35       500    5            10 0.8567463 1.0783473
36       700    5            10 0.8536824 1.0751511

จะเห็นว่า เราจะได้ MSE และ RMSE ของส่วนผสมระหว่างแต่ละ hyperparametre มา

เราสามารถใช้ ggplot() เพื่อช่วยเลือก hyperparametres ที่ดีที่สุดได้ดังนี้:

# Visualise the results
ggplot(hpt_results,
       aes(x = mtry,
           y = RMSE,
           color = factor(num.trees))) +
  
  ## Use scatter plot
  geom_point(aes(size = min.node.size)) +
  
  ## Set theme to minimal
  theme_minimal() +
  
  ## Add title, labels, and legends
  labs(title = "Hyperparametre Tuning Results",
       x = "mtry",
       y = "RMSE",
       color = "num.trees",
       size = "min.node.size")

ผลลัพธ์:

จากกราฟ จะเห็นได้ว่า hyperparametres ที่ดีที่สุด (มี RMSE น้อยที่สุด) คือ:

num.trees = 300
mtry = 4
min.node.size = 2.5

เมื่อได้ค่า hyperparametres แล้ว เราสามารถใส่ค่าเหล่านี้กลับเข้าไปใน model และทดสอบความสามารถได้เลย

สร้าง model:

# Define the best hyperparametres
best_num.tree <- 300
best_mtry <- 4
best_min.node.size <- 2.5

# Fit the model
rf_model_new <- ranger(hwy ~ .,
                       data = train,
                       num.tree = best_num.tree,
                       mtry = best_mtry,
                       min.node.size = best_min.node.size)

ทดสอบความสามารถ:

# Evaluate the model

## Make predictions
preds_new <- predict(rf_model_new,
                     data = test)$predictions

## Get errors
errors_new <- test$hwy - preds_new

## Calculate MAE
mae_new <- mean(abs(errors_new))

## Calculate RMSE
rmse_new <- sqrt(mean(errors_new^2))

## Calculate R squared
r_sq_new <- 1 - (sum((errors_new)^2) / sum((test$hwy - mean(test$hwy))^2))

## Print the results
cat("Final model MAE:", round(mae_new, 2), "\n")
cat("Final model RMSE:", round(rmse_new, 2), "\n")
cat("Final model R squared:", round(r_sq_new, 2), "\n")

ผลลัพธ์:

Final model MAE: 0.71
Final model RMSE: 0.93
Final model R squared: 0.96

เราสามารถเปรียบเทียบความสามารถของ model ล่าสุด (final model) กับ model ก่อนหน้านี้ (initial model) ได้:

# Compare the two models
model_comp <- data.frame(Model = c("Initial", "Final"),
                         MAE = c(round(mae, 2), round(mae_new, 2)),
                         RMSE = c(round(rmse, 2), round(rmse_new, 2)),
                         R_Squared = c(round(r_sq, 2), round(r_sq_new, 2)))

# Print
model_comp

ผลลัพธ์:

    Model  MAE RMSE R_Squared
1 Initial 0.85 1.08      0.95
2   Final 0.71 0.93      0.96

ซึ่งจะเห็นว่า model ใหม่สามารถทำนายข้อมูลได้ดีขึ้น เพราะมี MAE และ RMSE ที่ลดลง รวมทั้ง R squared ที่เพิ่มขึ้น

🍩 Bonus: Variable Importance

ส่งท้าย ในกรณีที่เราต้องการดูว่า ตัวแปรต้นไหนมีความสำคัญต่อการทำนายมากที่สุด เราสามารถใช้ importance argument ใน ranger() คู่กับ vip() จาก vip package ได้แบบนี้:

# Fit the model with importance
rf_model_new <- ranger(hwy ~ .,
                       data = train,
                       num.tree = best_num.tree,
                       mtry = best_mtry,
                       min.node.size = best_min.node.size,
                       importance = "permutation") # Add importance

# Install vip package
install.packages("vip")

# Load vip package
library(vip)

# Get variabe importance
vip(rf_model_new)  +
  
  ## Add title and labels
  labs(title = "Variable Importance - Final Random Forest Model",
       x = "Variables",
       y = "Importance") +
  
  ## Set theme to minimal
  theme_minimal()

ผลลัพธ์:

จากกราฟ จะเห็นได้ว่า ตัวแปรต้นที่สำคัญที่สุด 3 ตัว ได้แก่:

cty: ระดับการกินน้ำมันเวลาวิ่งในเมือง
displ: ขนาดถังน้ำมัน (ลิตร)
cyl: จำนวนลูกสูบ

😎 Summary

ในบทความนี้ เราได้ดูวิธีการใช้ ranger package เพื่อ:

สร้าง random forest model
ปรับทูน model

พร้อมวิธีการประเมิน model ด้วย predict() และการคำนวณ MAE, RMSE, และ R squared รวมทั้งดูความสำคัญของตัวแปรต้นด้วย vip package

😺 GitHub

ดู code ทั้งหมดในบทความนี้ได้ที่ GitHub

📃 References

✅ 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:

ดูรายละเอียดหนังสือ R Book for Psychologists

2025-06-05

วิธีสร้าง linear regression ด้วย lm() ในภาษา R — ตัวอย่างการทำนายราคาเพชรใน diamonds dataset

Linear regression เป็นวิธีการทำนายข้อมูลด้วยสมการเส้นตรง:

y = a + bx

y = ตัวแปรตาม หรือข้อมูลที่ต้องการทำนาย
a = จุดตัดระหว่าง x และ y (intercept)
b = ค่าความชัด (slope)
x = ตัวแปรต้น

เนื่องจากเป็นเทคนิคที่ใช้งานและทำความเข้าใจได้ง่าย linear regression จึงเป็นวิธีที่นิยมใช้ในการทำนายข้อมูลในบริบทต่าง ๆ เช่น:

ทำนาย	จาก
กำไร	ค่าโฆษณา
ความสามารถของนักกีฬา	ชั่วโมงฝึกซ้อม
ความดันเลือด	ปริมาณยา + อายุ
ผลลิตทางการเกษตร	ปริมาณน้ำ + ปุ๋ย

ในบทความนี้ เราจะมาดูวิธีใช้ linear regression ในภาษา R กัน

ถ้าพร้อมแล้ว ไปเริ่มกันเลย

💎 Example Dataset: diamonds

ในบทความนี้ เราจะใช้ diamonds dataset เป็นตัวอย่างในการใช้ linear regression กัน

diamonds dataset เป็น built-in dataset จาก ggplot2 package ซึ่งมีข้อมูลเพชรมากกว่า 50,000 ตัวอย่าง และประกอบด้วย 10 columns ดังนี้:

No.	Column	Description
1	`price`	ราคา (ดอลล่าร์สหรัฐฯ)
2	`caret`	น้ำหนัก
3	`cut`	คุณภาพ
4	`color`	สี
5	`clarity`	ความใสของเพชร
6	`x`	ความยาว
7	`y`	ความกว้าง
8	`z`	ความลึก
9	`depth`	สัดส่วนความลึก
10	`table`	สัดส่วนความกว้างของยอดเพชรต่อส่วนที่กว้างที่สุด

เป้าหมายของเรา คือ ทำนายราคาเพชร (price)

⬇️ Load diamonds

ในการใช้งาน diamonds เราสามารถเรียกใช้งาน dataset ได้ดังนี้:

ขั้นที่ 1. ติดตั้งและโหลด ggplot2:

# Install
install.packages("ggplot2")

# Load
library(ggplot2)

ขั้นที่ 2. โหลด diamonds dataset:

# Load dataset
data(diamonds)

ขั้นที่ 3. ดูตัวอย่างข้อมูล 10 rows แรกใน dataset:

# Preview the dataset
head(diamonds, 10)

ผลลัพธ์:

# A tibble: 10 × 10
   carat cut       color clarity depth table price     x     y     z
   <dbl> <ord>     <ord> <ord>   <dbl> <dbl> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
 1  0.23 Ideal     E     SI2      61.5    55   326  3.95  3.98  2.43
 2  0.21 Premium   E     SI1      59.8    61   326  3.89  3.84  2.31
 3  0.23 Good      E     VS1      56.9    65   327  4.05  4.07  2.31
 4  0.29 Premium   I     VS2      62.4    58   334  4.2   4.23  2.63
 5  0.31 Good      J     SI2      63.3    58   335  4.34  4.35  2.75
 6  0.24 Very Good J     VVS2     62.8    57   336  3.94  3.96  2.48
 7  0.24 Very Good I     VVS1     62.3    57   336  3.95  3.98  2.47
 8  0.26 Very Good H     SI1      61.9    55   337  4.07  4.11  2.53
 9  0.22 Fair      E     VS2      65.1    61   337  3.87  3.78  2.49
10  0.23 Very Good H     VS1      59.4    61   338  4     4.05  2.39

🍳 Prepare the Dataset

ก่อนจะทำนายราคาเพชรด้วย linear regression เราจะเตรียม diamonds dataset ใน 3 ขั้นตอนก่อน ได้แก่:

One-hot encoding
Log transformation
Split data

🪆 Step 1. One-Hot Encoding

ในกรณีที่ตัวแปรต้นที่เป็น categorical เราจะต้องแปลงตัวแปรเหล่านี้ให้เป็น numeric ก่อน ซึ่งเราสามารถทำได้ด้วย one-hot encoding ดังตัวอย่าง:

ก่อน one-hot encoding:

Data	Cut
1	Ideal
2	Good
3	Fair

หลัง one-hot encoding:

Data	Cut_Ideal	Cut_Good	Cut_Fair
1	1	0	0
2	0	1	0
3	0	0	1

ในภาษา R เราสามารถทำ one-hot encoding ได้ด้วย model.matrix() ดังนี้:

# Set option for one-hot encoding
options(contrasts = c("contr.treatment",
                      "contr.treatment"))

# One-hot encode
cat_dum <- model.matrix(~ cut + color + clarity - 1,
                        data = diamonds)

จากนั้น เราจะนำผลลัพธ์ที่ได้ไปรวมกับตัวแปรตามและตัวแปรต้นที่เป็น numeric:

# Combine one-hot-encoded categorical and numeric variables
dm <- cbind(diamonds[, c("carat",
                         "depth",
                         "table",
                         "x",
                         "y",
                         "z")],
            cat_dum,
            price = diamonds$price)

เราสามารถเช็กผลลัพธ์ของ one-hot encoding ได้ด้วย str():

# Check the results
str(dm)

ผลลัพธ์:

'data.frame':	53940 obs. of  25 variables:
 $ carat       : num  0.23 0.21 0.23 0.29 0.31 0.24 0.24 0.26 0.22 0.23 ...
 $ depth       : num  61.5 59.8 56.9 62.4 63.3 62.8 62.3 61.9 65.1 59.4 ...
 $ table       : num  55 61 65 58 58 57 57 55 61 61 ...
 $ x           : num  3.95 3.89 4.05 4.2 4.34 3.94 3.95 4.07 3.87 4 ...
 $ y           : num  3.98 3.84 4.07 4.23 4.35 3.96 3.98 4.11 3.78 4.05 ...
 $ z           : num  2.43 2.31 2.31 2.63 2.75 2.48 2.47 2.53 2.49 2.39 ...
 $ cutFair     : num  0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 ...
 $ cutGood     : num  0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 ...
 $ cutVery Good: num  0 0 0 0 0 1 1 1 0 1 ...
 $ cutPremium  : num  0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 ...
 $ cutIdeal    : num  1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ colorE      : num  1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 ...
 $ colorF      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ colorG      : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ colorH      : num  0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 ...
 $ colorI      : num  0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 ...
 $ colorJ      : num  0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 ...
 $ claritySI2  : num  1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 ...
 $ claritySI1  : num  0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 ...
 $ clarityVS2  : num  0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 ...
 $ clarityVS1  : num  0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 ...
 $ clarityVVS2 : num  0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 ...
 $ clarityVVS1 : num  0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 ...
 $ clarityIF   : num  0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
 $ price_log   : num  5.79 5.79 5.79 5.81 5.81 ...

ตอนนี้ ตัวแปรต้นที่เป็น categorical ถูกแปลงเป็น numeric ทั้งหมดแล้ว

📈 Step 2. Log Transformation

ในกรณีที่ตัวแปรตามมีการกระจายตัว (distribution) ไม่ปกติ linear regression ทำนายข้อมูลได้ไม่เต็มประสิทธิภาพนัก

เราสามารถตรวจสอบการกระจายตัวของตัวแปรตามได้ด้วย ggplot():

# Check the distribution of `price`
ggplot(dm,
       aes(x = price)) +
  
  ## Instantiate a histogram
  geom_histogram(binwidth = 100,
                 fill = "skyblue3") +
  
  ## Add text elements
  labs(title = "Distribution of Price",
       x = "Price",
       y = "Count") +
  
  ## Set theme to minimal
  theme_minimal()

ผลลัพธ์:

จากกราฟ เราจะเห็นได้ว่า ตัวแปรตามมีการกระจายตัวแบบเบ้ขวา (right-skewed)

ดังนั้น ก่อนจะใช้ linear regression เราจะต้องแปรตัวแปรตามให้มีการกระจายตัวแบบปกติ (normal distribution) ก่อน ซึ่งเราสามารถทำได้ด้วย log transformation ดังนี้:

# Log-transform `price`
dm$price_log <- log(dm$price)

# Drop `price`
dm$price <- NULL

หลัง log transformation เราสามารถเช็กการกระจายตัวด้วย ggplot() อีกครั้ง:

# Check the distribution of logged `price`
ggplot(dm,
       aes(x = price_log)) +
  
  ## Instantiate a histogram
  geom_histogram(fill = "skyblue3") +
  
  ## Add text elements
  labs(title = "Distribution of Price After Log Transformation",
       x = "Price (Logged)",
       y = "Count") +
  
  ## Set theme to minimal
  theme_minimal()

ผลลัพธ์:

จะเห็นได้ว่า การกระจายตัวของตัวแปรตามใกล้เคียงกับการกระจายตัวแบบปกติมากขึ้นแล้ว

🚄 Step 3. Split the Data

ในขั้นสุดท้ายก่อนใช้ linear regression เราจะแบ่งข้อมูลออกเป็น 2 ชุด:

Training set สำหรับสร้าง linear regression model
Test set สำหรับประเมินความสามารถของ linear regression model

ในบทความนี้ เราจะแบ่ง 80% ของ dataset เป็น training set และ 20% เป็น test set:

# Split the data

## Set seed for reproducibility
set.seed(181)

## Training index
train_index <- sample(nrow(dm),
                      0.8 * nrow(dm))

## Create training set
train_set <- dm[train_index, ]

## Create test set
test_set <- dm[-train_index, ]

ตอนนี้ เราพร้อมที่จะสร้าง linear regression model กันแล้ว

🏷️ Linear Regression Modelling

การสร้าง linear regression model มีอยู่ 3 ขั้นตอน ได้แก่:

Fit the model
Make predictions
Evaluate the model performance

💪 Step 1. Fit the Model

ในขั้นแรก เราจะสร้าง model ด้วย lm() ซึ่งต้องการ input 2 อย่าง:

lm(formula, data)

formula = สูตรการทำนาย โดยเราต้องกำหนดตัวแปรต้นและตัวแปรตาม
data = ชุดข้อมูลที่ใช้สร้าง model

ในการทำนายราคาเพชร เราจะใช้ lm() แบบนี้:

# Fit the model
linear_reg <- lm(price_log ~ .,
                 data = train_set)

อธิบาย code:

price_log ~ . หมายถึง ทำนายราคา (price_log) ด้วยตัวแปรต้นทั้งหมด (.)
data = train_set หมายถึง เรากำหนดชุดข้อมูลที่ใช้เป็น training set

เราสามารถดูข้อมูลของ model ได้ด้วย summary():

# View the model
summary(linear_reg)

ผลลัพธ์:

Call:
lm(formula = price_log ~ ., data = train_set)

Residuals:
    Min      1Q  Median      3Q     Max 
-2.2093 -0.0930  0.0019  0.0916  9.8935 

Coefficients: (1 not defined because of singularities)
                 Estimate Std. Error  t value Pr(>|t|)    
(Intercept)    -2.7959573  0.0705854  -39.611  < 2e-16 ***
carat          -0.5270039  0.0086582  -60.867  < 2e-16 ***
depth           0.0512357  0.0008077   63.437  < 2e-16 ***
table           0.0090154  0.0005249   17.175  < 2e-16 ***
x               1.1374016  0.0055578  204.651  < 2e-16 ***
y               0.0290584  0.0031345    9.271  < 2e-16 ***
z               0.0340298  0.0054896    6.199 5.73e-10 ***
cutFair        -0.1528658  0.0060005  -25.476  < 2e-16 ***
cutGood        -0.0639105  0.0036547  -17.487  < 2e-16 ***
`cutVery Good` -0.0313800  0.0025724  -12.199  < 2e-16 ***
cutPremium     -0.0451760  0.0026362  -17.137  < 2e-16 ***
cutIdeal               NA         NA       NA       NA    
colorE         -0.0573940  0.0032281  -17.779  < 2e-16 ***
colorF         -0.0892633  0.0032654  -27.336  < 2e-16 ***
colorG         -0.1573861  0.0032031  -49.136  < 2e-16 ***
colorH         -0.2592763  0.0034037  -76.175  < 2e-16 ***
colorI         -0.3864526  0.0038360 -100.742  < 2e-16 ***
colorJ         -0.5258789  0.0047183 -111.455  < 2e-16 ***
claritySI2      0.4431577  0.0079170   55.976  < 2e-16 ***
claritySI1      0.6087513  0.0078819   77.234  < 2e-16 ***
clarityVS2      0.7523161  0.0079211   94.976  < 2e-16 ***
clarityVS1      0.8200656  0.0080463  101.918  < 2e-16 ***
clarityVVS2     0.9381319  0.0082836  113.252  < 2e-16 ***
clarityVVS1     1.0033931  0.0085098  117.910  < 2e-16 ***
clarityIF       1.0898015  0.0092139  118.277  < 2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.1825 on 43128 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.9677,	Adjusted R-squared:  0.9676 
F-statistic: 5.611e+04 on 23 and 43128 DF,  p-value: < 2.2e-16

Note: ดูวิธีการอ่านผลลัพธ์ได้ที่ Explaining the lm() Summary in R และ Understanding Linear Regression Output in R

🔮 Step 2. Make Predictions

ในขั้นที่สอง เราจะใช้ model เพื่อทำนายราคาด้วย predict():

# Predict in the outcome space
pred <- exp(pred_log)

# Preview predictions
head(pred_log)

ผลลัพธ์:

       2        5        9       16       19       22 
5.828071 5.816460 6.111859 5.777434 5.865820 6.088356

จะเห็นว่า ราคาที่ทำนายยังอยู่ในรูป log ซึ่งเราต้องแปลงกลับเป็นราคาปกติด้วย exp():

# Predict in the outcome space
pred <- exp(pred_log)

# Preview predictions
head(pred)

ผลลัพธ์:

       2        5        9       16       19       22 
339.7028 335.7812 451.1766 322.9295 352.7713 440.6961

เราสามารถเปรียบเทียบราคาจริงกับราคาที่ทำนาย พร้อมความคลาดเคลื่อน ได้ดังนี้:

# Compare predictions to actual
results <- data.frame(actual = round(exp(test_set$price_log), 2),
                      predicted = round(pred, 2),
                      diff = round(exp(test_set$price_log) - pred, 2))

# Print results
head(results)

ผลลัพธ์:

   actual predicted    diff
2     326    339.70  -13.70
5     335    335.78   -0.78
9     337    451.18 -114.18
16    345    322.93   22.07
19    351    352.77   -1.77
22    352    440.70  -88.70

🎯 Step 3. Evaluate the Model Performance

ในขั้นสุดท้าย เราจะประเมิน model โดยใช้ 2 ตัวชี้วัด ได้แก่:

Mean absolute error (MAE): ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนโดยสัมบูรณ์
Root mean squared error (RMSE): ค่าเฉลี่ยความคลาดเคลื่อนแบบยกกำลังสอง

ทั้งสองตัวคำนวณความแตกต่างระหว่างสิ่งที่ทำนายและข้อมูลจริง ยิ่ง MAE และ RMSE สูง ก็หมายความว่า การทำนายมีความคาดเคลื่อนมาก แสดงว่า model ทำงานได้ไม่ดีนัก

ในทางกลับกัน ถ้า MAE และ RMSE น้อย ก็แสดงว่า การทำนายใกล้เคียงกับข้อมูลจริง และ model มีความแม่นยำสูง

(Note: เรียนรู้ความแตกต่างระหว่าง MAE และ RMSE ได้ที่ Loss Functions in Machine Learning Explained)

เราสามารถคำนวณ MAE และ RMSE ได้ดังนี้:

# Calculate MAE
mae <- mean(abs(results$diff))

# Calculate RMSE
rmse <- sqrt(mean((results$diff)^2))

# Print the results
cat("MAE:", round(mae, 2), "\n")
cat("RMSE:", round(rmse, 2))

ผลลัพธ์:

MAE: 491.71
RMSE: 1123.68

จากผลลัพธ์ เราจะเห็นว่า โดยเฉลี่ย model ทำนายราคาคลาดเคลื่อนไปประมาณ 492 ดอลล่าร์ (MAE)

😎 Summary

ในบทความนี้ เราได้ดูวิธีการทำ linear regression ในภาษา R กัน

เราดูวิธีการเตรียมข้อมูลสำหรับ linear regression:

One-hot encoding ด้วย model.matrix()
Log transformation ด้วย log()
Split data ด้วย sample()

สร้าง linear regression model ด้วย lm() พร้อมประเมิน model ด้วย predict() และการคำนวณค่า MAE และ RMSE

😺 GitHub

ดู code ทั้งหมดในบทความนี้ได้ที่ GitHub

📃 References

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

📕 ขอฝากหนังสือเล่มแรกในชีวิตด้วยนะครับ 😆

Correlation
t-tests
ANOVA
Reliability
Factor analysis

แล้วทุกคนจะแปลกใจว่า ทำไมภาษา R ง่ายขนาดนี้ 🙂‍↕️

👉 สนใจดูรายละเอียดหนังสือได้ที่ meb:

ดูรายละเอียดหนังสือ R Book for Psychologists

2025-05-29

วิธีใช้ ggplot2 เพื่อสร้างกราฟอย่างมืออาชีพระดับโลก แบบ BBC และ Financial Times ในภาษา R — ตัวอย่างการสำรวจข้อมูลเพนกวินจาก palmerpenguins

ggplot2 เป็น package สำหรับ data visualisation ในภาษา R และเป็นเครื่องมือสร้างกราฟที่มืออาชีพนิยม ตั้งแต่นักวิจัยในการตีพิมพ์ผลงาน ไปจนถึงสำนักข่าวระดับโลกอย่าง BBC และ Financial Times

ggplot2 มีจุดเด่น 4 ข้อ:

ใช้งานง่าย
สร้างกราฟได้หลากหลาย
ปรับแต่งกราฟได้ดังใจ
ได้กราฟที่ดูดีและมีคุณภาพ

ในบทความนี้ เราจะมาดูวิธีใช้ ggplot2 เพื่อสร้างกราฟแบบมืออาชีพกัน:

ggplot2 syntax
Basic plotting
Plot customisations

ถ้าพร้อมแล้ว ไปเริ่มกันเลย

🔤 gg for “Grammar of Graphics”

gg ใน ggplot2 ย่อมาจาก “Grammar of Graphics”

หนังสือ Grammar of Graphics ของ Leland Wilkinson บน Amazon

Grammar of Graphics เป็นแนวคิดที่มองกราฟเป็นเหมือนภาษา คือ มีโครงสร้างและองค์ประกอบที่ตายตัว ซึ่งเมื่อเรานำมารวมกัน เราก็จะได้กราฟที่ต้องการขึ้นมา

โดยกราฟใน ggplot2 ประกอบด้วย 7 ส่วน หรือ layers ได้แก่:

No.	Layer	Description
1	Data	ชุดข้อมูลสำหรับสร้างกราฟ
2	Aesthetics	จับคู่ข้อมูลกับกราฟ (เช่น แกน x และ y)
3	Geometric objects	ประเภทกราฟ (เช่น กราฟเส้น กราฟแท่ง)
4	Facets	สร้างกราฟย่อย
5	Statistical transformations	วิเคราะห์ข้อมูล (เช่น หาค่าเฉลี่ย)
6	Coordinates	แกนในการสร้างกราฟ
7	Theme	หน้าตาของกราฟ (เช่น สีพื้นหลัง)

ในการทำงาน เรามักจะเรียกใช้งาน 3 layers แรกเป็นหลัก ได้แก่:

Data
Aesthetics
Geometric objects

🏁 Getting Started With ggplot2

ในการเริ่มต้นใช้งาน ggplot2 เราต้องทำ 3 อย่างก่อน คือ:

ข้อที่ 1. ติดตั้ง ggplot2 บน environment ของเรา:

install.packages("ggplot2")

Note: ถ้าใครเคยติดตั้งแล้ว สามารถข้ามไปขั้นถัดไปได้เลย

ข้อที่ 2. เรียกใช้งาน ggplot2:

library(ggplot2)

Note: เราต้องเรียกใช้งาน ggplot2 ทุกครั้งที่เริ่ม session ใหม่

ข้อที่ 3. โหลด dataset ที่เราจะใช้สร้างกราฟ

สำหรับบทความนี้ เราจะใช้ penguins dataset ที่มีข้อมูลของเพนกวิน 3 สายพันธุ์ (เช่น สปีชีส์ น้ำหนัก ความยาวปีก) กัน

เราสามารถโหลด dataset ได้ดังนี้:

install.packages("palmerpenguins")
library(palmerpenguins)

จากนั้น เราสามารถ preview ข้อมูลได้ด้วย head():

head(penguins)

ผลลัพธ์:

Note: เราสามารถอ่านคู่มือ penguins ได้ด้วยคำสั่ง ?penguins

เมื่อทำครบทั้ง 3 ขั้นตอน เราก็พร้อมที่จะสร้างกราฟใน ggplot2 แล้ว

✍️ Basic Syntax

ก่อนไปดูการสร้างกราฟ เรามาดู syntax ของ ggplot2 กันก่อน:

ggplot(data, aes(x, y, other)) +
	geom_*() +
	...

ggplot() คือ การเรียกใช้งาน ggplot2
data คือ ชุดข้อมูลในการสร้างกราฟ
aes() คือ ส่วนจับคู่ข้อมูลกับลักษณะของกราฟ
- x, y คือ ข้อมูลที่แสดงบนแกน x และ y
- other คือ ข้อมูลที่จะแสดงผ่านส่วนอื่น ๆ ของกราฟ เช่น สี ขนาด รูปทรง
geom_* คือ ประเภทกราฟ
… คือ function อื่น ๆ ในการตั้งค่ากราฟ (เช่น theme, facet)

📊 Basic Plotting: Data, Aesthetics, & Geom

ในการสร้างกราฟ เรามี 3 input เบื้องต้นที่เราต้องกำหนด ได้แก่:

No.	Input	Description
1	Data	Dataset ในการสร้างกราฟ
2	Aesthetics	ลักษณะของกราฟที่ใช้แสดงข้อมูล (เช่น แกน x และ y)
3	Geom	ประเภทกราฟ (เช่น กราฟเส้น กราฟแท่ง)

Note: ทั้งสามอย่างสะท้อนถึง 3 layers แรกของ ggplot2

ยกตัวอย่างเช่น

สร้าง scatter plot ที่แสดงความสัมพันธ์ระหว่างน้ำหนักตัว (body_mass_g) และความยาวปีก (flipper_length_mm) ของเพนกวิน:

ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g,
                     y = flipper_length_mm)) +
  geom_point()

ผลลัพธ์:

🎨 Aesthetics

นอกจากแกน x และ y เราแสดงข้อมูลผ่านลักษณะอื่น ๆ ของกราฟได้ เช่น:

No.	Parametre	Description
1	`color`	สีขอบรูปทรง
2	`fill`	สีในรูปทรง
3	`shape`	รูปทรง
4	`size`	ขนาด
5	`alpha`	ความโปร่งใส

ยกตัวอย่างเช่น

เพิ่มสปีชีส์เข้าไปใน scatter plot:

ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g,
                     y = flipper_length_mm,
                     color = species)) +
  geom_point()

ผลลัพธ์:

Note: เราใช้ color แทน fill เพราะ จุด default ของ scatter plot ไม่รองรับการเติมสี

⏹️ Geom

เราสามารถเปลี่ยนประเภทกราฟได้ โดยเปลี่ยน geom_*() เช่น:

No.	Geom	Graph
1	`geom_histogram()`	Histogram
2	`geom_boxplot()`	Box plot
3	`geom_line()`	Line plot
4	`geom_col()`	Bar plot
5	`geom_density()`	Density plot

Note: ggplot2 มีรูปแบบกราฟกว่า 40+ แบบให้เลือก เราสามารถดูรูปแบบกราฟต่าง ๆ ได้ที่ Function reference และดูตัวอย่างกราฟได้ที่ The R Gallery

นอกจากนี้ เรายังสามารถปรับแต่งหน้าตาของกราฟได้ด้วย parametre ต่าง ๆ ใน geom_*() เช่น:

No.	Parametre	Description
1	`color`	สีขอบรูปทรง
2	`fill`	สีในรูปทรง
3	`shape`	รูปทรง
4	`size`	ขนาด
5	`alpha`	ความโปร่งใส

Note:

จะสังเกตว่า parametre เหล่านี้ (เรียกว่า attribute) เหมือนกับ parametres ของ aes()
ความแตกต่างอยู่ที่ parametre ใน geom_*() จะคงที่ ในขณะที่ parametre ใน aes() จะเปลี่ยนแปลงตามข้อมูล

ยกตัวอย่างเช่น

เปลี่ยนจุดข้อมูลให้เป็นกล่องสี่เหลี่ยมใส:

ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g,
                     y = flipper_length_mm,
                     color = species)) +
  geom_point(shape = 22)

ผลลัพธ์:

จะเห็นได้ว่า จุดข้อมูลเปลี่ยนเป็นสี่เหลี่ยมเหมือนกันหมด และไม่เปลี่ยนตามประเภทเพนกวิน เพราะเรากำหนด argument ใน geom_*()

Note: เราสามารถดู argument ของ shape และ parametres อื่น ๆ ได้ที่ Aesthetic specifications

🔧 More Customisations

จนถึงตอนนี้ เรารู้วิธีสร้างและปรับแต่งกราฟเบื้องต้นกันแล้ว

เรามาดู 3 วิธีในการปรับแต่งเพิ่มเติม เพื่อให้กราฟของเราดูเป็นมืออาชีพกัน:

Theme
Text
Facet

🖼️ Theme

Theme ใน ggplot2 หมายถึง หน้าตากราฟที่ไม่เกี่ยวข้องกับข้อมูล เช่น สีแกน x และ y และสีพื้นหลัง

เราสามารถปรับ theme ได้โดยการเรียกใช้ theme_*() เช่น:

ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g,
                     y = flipper_length_mm,
                     color = species)) +
  geom_point() +
  
  # Apply classic theme
  theme_classic()

ผลลัพธ์:

จะเห็นว่า กราฟของเราดูสะอาดตามากขึ้น เมื่อไม่มี gridline

Note:

ggplot2 มี built-in themes ให้เลือกใช้ 5 แบบหลัก ได้แก่:

No.	Theme	Background	Gridline
1	`theme_gray()`	สีเทา	สีขาว
2	`theme_classic()`	สีขาว	None
3	`theme_bw()`	สีขาว	สีเทา
4	`theme_light()`	สีขาว	สีเทา
5	`theme_dark()`	สีเทาเข้ม	สีเทาอ่อน

theme_gray() เป็น default theme ของ ggplot2
ดู built-in themes อื่น ๆ ได้ที่ Complete themes
เราสามารถเลือกใช้ themes จาก packages อื่นใน R ได้ เช่น ggthemes และ bbcplot

🔤 Text

ข้อความเป็นส่วนสำคัญของกราฟ ซึ่งสามารถช่วยให้คนที่ดูกราฟของเราเข้าใจกราฟได้ง่ายขึ้น

ใน ggplot2 เราสามารถปรับแต่งข้อความได้ 3 วิธี:

No.	Syntax	Description
1	`theme()`	กำหนดขนาด และ typeface ของข้อความ
2	`labs()`	เพิ่มชื่อกราฟ ชื่อแกน x, y และ legend
3	`annotate()`	เพิ่มโน้ตในกราฟ

ตัวอย่างเช่น:

ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g,
                       y = flipper_length_mm,
                       color = species)) +
  geom_point() +
  theme_classic() +
  
  # Adjust text size
  theme(plot.title = element_text(size = 16, face = "bold"),
        axis.title.x = element_text(size = 14),
        axis.title.y = element_text(size = 14),
        legend.title = element_text(size = 14),
        legend.text = element_text(size = 12),
        strip.text = element_text(size = 14, face = "bold")) +
  
  # Add a title, labels, and a legend
  labs(title = "Penguin Body Mass vs. Flipper Length",
       x = "Body Mass (g)",
       y = "Flipper Length (mm)",
       color = "Penguin Species") +
  
  # Add annotation
  annotate("text",
           x = 3000,
           y = 225,
           label = "Larger penguins tend to \\n have longer flippers",
           size = 5,
           color = "gray",
           hjust = 0)

ผลลัพธ์:

จะเห็นได้ว่า กราฟของเรามีชื่อกราฟ คำประกอบแกน x, y และ legend รวมทั้งโน้ตที่ช่วยในการอ่านกราฟ “Larger penguins tend to have longer flippers” เพิ่มขึ้นมา

ในบางครั้ง เราอาจต้องการสร้างกราฟย่อย ซึ่งเราสามารถทำได้ด้วย 2 คำสั่งใน ggplot2:

No.	Function	Dividing Factor
1	`facet_wrap()`	1 categorical variable
2	`facet_grid()`	2 categorical variables

ตัวอย่างเช่น

ใช้ facet_wrap() แบ่งกราฟตามชนิดเพนกวิน:

ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g,
                     y = flipper_length_mm,
                     color = species)) +
  geom_point() +
  theme_bw() +
  
  # Use facet_wrap()
  facet_wrap(~species)

ผลลัพธ์:

ใช้ facet_grid() แบ่งตามเพศและชนิดของเพนกวิน:

ggplot(penguins, aes(x = body_mass_g,
                     y = flipper_length_mm,
                     color = species)) +
  geom_point() +
  theme_bw() +
  
  # Use facet_grid()
  facet_grid(sex~species)

ผลลัพธ์:

Note: ในกราฟ เรามี row ที่ 3 (NA) เพราะบาง record ไม่มีข้อมูลเพศของเพนกวิน

🔥 Summary

ในบทความนี้ เราได้เรียนรู้วิธีใช้ ggplot2 เพื่อสร้างกราฟอย่างมืออาชีพ

Syntax ของ ggplot2
การตั้งค่า aesthetics
- x
- y
- Aesthetics อื่น ๆ
การตั้งค่า geom
- geom_*()
- paramatres ของ geom_*()
การปรับแต่งกราฟ
- Theme
- Text
- Facet

📚 Learn More About ggplot2

😺 GitHub

สำหรับผู้ที่สนใจ สามารถดู code ทั้งหมดในบทความนี้ได้ที่ GitHub

📖 Read More About ggplot2

📰 Cheat Sheets

📃 References

Articles:

Courses

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

📕 ขอฝากหนังสือเล่มแรกในชีวิตด้วยนะครับ 😆

Correlation
t-tests
ANOVA
Reliability
Factor analysis

แล้วทุกคนจะแปลกใจว่า ทำไมภาษา R ง่ายขนาดนี้ 🙂‍↕️

👉 สนใจดูรายละเอียดหนังสือได้ที่ meb:

ดูรายละเอียดหนังสือ R Book for Psychologists

2025-02-20

Tag: ggplot2

🌲 Random Forest Model คืออะไร?

💻 Random Forest Models ในภาษา R

🚗 mpg Dataset

🐣 ranger Basics

1️⃣ ติดตั้งและโหลด ranger

2️⃣ สร้าง Training และ Test Sets

3️⃣ สร้าง Random Forest Model

4️⃣ ทดสอบความสามารถของ Model

⏲️ Hyperparametre Tuning

🍩 Bonus: Variable Importance

😎 Summary

😺 GitHub

📃 References

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

Share this:

วิธีสร้าง linear regression ด้วย lm() ในภาษา R — ตัวอย่างการทำนายราคาเพชรใน diamonds dataset

💎 Example Dataset: diamonds

⬇️ Load diamonds

🍳 Prepare the Dataset

🪆 Step 1. One-Hot Encoding

📈 Step 2. Log Transformation

🚄 Step 3. Split the Data

🏷️ Linear Regression Modelling

💪 Step 1. Fit the Model

🔮 Step 2. Make Predictions

🎯 Step 3. Evaluate the Model Performance

😎 Summary

😺 GitHub

📃 References

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

Share this:

🔤 gg for “Grammar of Graphics”

🏁 Getting Started With ggplot2

✍️ Basic Syntax

📊 Basic Plotting: Data, Aesthetics, & Geom

🎨 Aesthetics

⏹️ Geom

🔧 More Customisations

🖼️ Theme

🔤 Text

✌️ Facet

🔥 Summary

📚 Learn More About ggplot2

😺 GitHub

📖 Read More About ggplot2

📰 Cheat Sheets

📃 References

✅ R Book for Psychologists: หนังสือภาษา R สำหรับนักจิตวิทยา

Share this: