Model MLPRegressor ต่างจาก XGBRegressor และ SVR อย่างไร

⌨️ Programming
1

MLPRegressor และ XGBRegressor เป็นโมเดลการทำนายแบบรีเกรสชัน แต่ใช้วิธีการและอัลกอริธึมที่แตกต่างกัน ดังนี้:

1. อัลกอริธึมและวิธีการ

  • MLPRegressor (Multi-Layer Perceptron Regressor):
    • ใช้อัลกอริธึมแบบโครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) โดยเฉพาะแบบฟีดฟอร์เวิร์ด
    • เรียนรู้ผ่านการปรับค่าของน้ำหนักด้วยวิธี Backpropagation และการหาค่า Gradient Descent
    • มีการแบ่งเป็นเลเยอร์หลายชั้น: เลเยอร์อินพุต เลเยอร์ซ่อน และเลเยอร์เอาต์พุต
    • เหมาะกับการทำนายที่มีความซับซ้อนและความสัมพันธ์แบบไม่เป็นเชิงเส้น
  • XGBRegressor (Extreme Gradient Boosting Regressor):
    • เป็นการรวมกันของต้นไม้การตัดสินใจ (Decision Tree) หลาย ๆ ต้นผ่านเทคนิค Gradient Boosting
    • สร้างต้นไม้หลายต้นแบบลำดับเพื่อปรับปรุงค่าผิดพลาดของต้นไม้ก่อนหน้า
    • เหมาะสำหรับข้อมูลเชิงตารางที่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นและไม่เชิงเส้นผสมกัน

2. กระบวนการฝึกสอน

  • MLPRegressor:
    • ต้องการการตั้งค่าพารามิเตอร์ที่หลากหลาย เช่น จำนวนเลเยอร์ซ่อน จำนวนโหนดต่อเลเยอร์ อัตราการเรียนรู้ เป็นต้น
    • ใช้เวลาฝึกสอนนาน เนื่องจากต้องฝึกหลายรอบ (Epoch)
  • XGBRegressor:
    • การฝึกสอนแบบเป็นลำดับโดยการสร้างต้นไม้ทีละต้น
    • ตั้งค่าพารามิเตอร์น้อยกว่า และมักจะใช้เวลาในการฝึกน้อยกว่าโครงข่ายประสาทเทียม

3. การจัดการกับข้อมูล

  • MLPRegressor:
    • ต้องการให้ข้อมูลถูกสเกลให้อยู่ในช่วงที่เหมาะสมก่อน เช่น การทำ Standardization
    • เหมาะกับข้อมูลที่มีความซับซ้อนสูงหรือมีมิติสูง
  • XGBRegressor:
    • จัดการกับข้อมูลที่ไม่ได้สเกลได้ดี เนื่องจากใช้ต้นไม้ในการตัดสินใจ
    • สามารถทำงานได้ดีกับข้อมูลที่มีฟีเจอร์แบบผสม เช่น ข้อมูลเชิงตัวเลขและข้อมูลเชิงหมวดหมู่

4. ความสามารถในการตีความผลลัพธ์

  • MLPRegressor:
    • ยากต่อการตีความผลลัพธ์ เนื่องจากเป็นโมเดลแบบ “Black Box”
    • ต้องใช้เทคนิคพิเศษในการตีความ เช่น SHAP หรือ LIME
  • XGBRegressor:
    • ง่ายกว่าที่จะตีความ เนื่องจากสามารถดูค่า Feature Importance ของแต่ละฟีเจอร์ได้
    • เหมาะสำหรับการใช้งานที่ต้องการเข้าใจว่าฟีเจอร์ใดมีผลต่อการทำนาย

5. การป้องกันการฟิตเกิน (Overfitting)

  • MLPRegressor:
    • มีโอกาสเกิด Overfitting ง่ายหากไม่มีการใช้งานเทคนิคการป้องกัน เช่น การทำ Dropout หรือ Regularization
  • XGBRegressor:
    • มีการป้องกัน Overfitting ในตัว เช่น L1 และ L2 Regularization
    • สามารถควบคุมความลึกของต้นไม้และจำนวนต้นไม้เพื่อป้องกัน Overfitting

สรุป:

  • MLPRegressor เหมาะกับงานที่ซับซ้อนและต้องการโมเดลที่มีความยืดหยุ่นสูง ในขณะที่ XGBRegressor เหมาะกับข้อมูลเชิงตารางที่ต้องการความแม่นยำสูงและการตีความที่เข้าใจง่าย

การเลือกใช้ขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและความต้องการของงานนั้น ๆ หากมีข้อมูลที่มีโครงสร้างซับซ้อนมาก อาจจะใช้ MLPRegressor แต่หากเป็นข้อมูลเชิงตาราง XGBRegressor อาจจะทำงานได้ดีกว่า

ถ้านำมาทำนายราคาหุ้น ควรใช้ตัวไหน

การเลือกใช้ระหว่าง MLPRegressor และ XGBRegressor ในการทำนายราคาหุ้นขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและเป้าหมายของการทำนาย โดยสามารถพิจารณาจากปัจจัยดังต่อไปนี้:

1. ลักษณะข้อมูลและความซับซ้อนของตลาดหุ้น

  • หากข้อมูลมีความซับซ้อนและเป็นข้อมูลที่มีรูปแบบไม่แน่นอน เช่น มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว หรือมีการขึ้น-ลงแบบไม่มีรูปแบบที่ชัดเจน โมเดลแบบโครงข่ายประสาทเทียม เช่น MLPRegressor อาจจะเหมาะสม เนื่องจากสามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนได้ดี
  • ในขณะที่ XGBRegressor เหมาะกับข้อมูลเชิงโครงสร้างหรือตารางที่มีความชัดเจนและมีรูปแบบที่สามารถคาดการณ์ได้ง่ายกว่า เช่น มีฟีเจอร์ที่เกี่ยวข้องชัดเจน หรือการทำนายระยะสั้น

2. การตีความผลลัพธ์

  • หากต้องการตีความผลลัพธ์หรือดูความสำคัญของฟีเจอร์ในการทำนาย XGBRegressor อาจเป็นตัวเลือกที่ดีกว่า เพราะสามารถแสดงค่า Feature Importance ได้ ซึ่งช่วยให้สามารถเข้าใจว่าฟีเจอร์ใดมีผลต่อการทำนายมากที่สุด
  • สำหรับ MLPRegressor การตีความผลลัพธ์จะทำได้ยากกว่า เนื่องจากเป็นโมเดลแบบ “Black Box” ที่ยากต่อการเข้าใจกลไกภายใน

3. การป้องกัน Overfitting

  • การทำนายราคาหุ้นมีความเสี่ยงที่จะเกิด Overfitting เนื่องจากข้อมูลมีความผันผวนสูง XGBRegressor มีเทคนิคการป้องกัน Overfitting ในตัว เช่น การทำ L1 และ L2 Regularization และการจำกัดความลึกของต้นไม้
  • ในกรณีของ MLPRegressor การป้องกัน Overfitting ต้องใช้เทคนิคเพิ่มเติม เช่น การทำ Dropout หรือใช้ Regularization แต่จะมีความซับซ้อนในการปรับพารามิเตอร์

4. ประสิทธิภาพในการทำงาน

  • XGBRegressor มักจะให้ผลลัพธ์ที่รวดเร็วกว่า เนื่องจากการฝึกโมเดลมีประสิทธิภาพสูงกว่าการฝึกโครงข่ายประสาทเทียม
  • MLPRegressor อาจต้องใช้เวลาในการฝึกมากกว่า เนื่องจากโครงข่ายประสาทเทียมมีโครงสร้างที่ซับซ้อน

สรุป:

  • หากคุณต้องการโมเดลที่สามารถตีความได้ง่าย ป้องกัน Overfitting ได้ดี และเหมาะกับการใช้งานข้อมูลเชิงโครงสร้าง XGBRegressor เป็นตัวเลือกที่ดี
  • หากคุณต้องการโมเดลที่สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนและไม่เป็นเชิงเส้น หรือมีข้อมูลที่หลากหลายและซับซ้อนมาก MLPRegressor อาจเป็นทางเลือกที่ดีกว่า

อาจเริ่มต้นด้วยการทดลองใช้ทั้งสองโมเดลและทำการปรับแต่งพารามิเตอร์เพื่อดูว่าโมเดลใดให้ผลลัพธ์ที่ดีกว่าตามชุดข้อมูลของคุณเอง

MLPRegressor และ SVR เป็นโมเดลการเรียนรู้ของเครื่องที่แตกต่างกัน โดยแต่ละโมเดลมีจุดเด่นและข้อจำกัดเฉพาะ ดังนี้:

1. หลักการทำงาน

  • MLPRegressor (Multilayer Perceptron Regressor): เป็นโครงข่ายประสาทเทียมแบบหลายชั้น (Deep Neural Network) ที่ประกอบด้วยชั้น Input, Hidden และ Output โดยสามารถใช้หลายชั้นซ้อนกันเพื่อเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนในข้อมูลได้ดี โมเดลนี้จะใช้การเรียนรู้เชิงลึก (Deep Learning) ในการปรับน้ำหนักของโครงข่ายผ่านกระบวนการ Backpropagation เพื่อหาค่าผลลัพธ์ที่เหมาะสมที่สุด
  • SVR (Support Vector Regressor): เป็นวิธีการสร้างเส้นโค้งหรือเส้นตรงเพื่อทำนายค่า โดยพยายามหาช่วงขอบของข้อมูลที่มีความกว้างที่สุด (Margin) และใช้ Kernel Trick เพื่อทำการแปลงข้อมูลให้อยู่ในมิติที่สูงขึ้น ช่วยให้สามารถแยกข้อมูลที่ไม่เป็นเชิงเส้นได้ดี

2. ความซับซ้อนของการเรียนรู้

  • MLPRegressor: สามารถเรียนรู้รูปแบบที่ซับซ้อนได้ดี และสามารถใช้หลายชั้น (Hidden Layers) เพื่อเพิ่มความสามารถในการเรียนรู้ของโมเดล อย่างไรก็ตาม การเพิ่มจำนวนชั้นหรือจำนวนโหนดมากๆ อาจทำให้โมเดล Overfitting ได้ถ้าไม่มีการ Regularization ที่ดี
  • SVR: โดยปกติจะไม่ซับซ้อนเท่า MLPRegressor ในการตั้งค่า แต่ต้องเลือกค่า Hyperparameters ต่างๆ เช่น ค่าของ C (ความสมดุลระหว่างความถูกต้องกับระยะขอบ), ค่า Epsilon (ขนาดของ Margin) และชนิดของ Kernel ที่ใช้ (เช่น Linear, Polynomial, RBF) เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด

3. ประสิทธิภาพในการจัดการกับข้อมูล

  • MLPRegressor: สามารถทำงานได้ดีเมื่อข้อมูลมีความซับซ้อนหรือมีการเปลี่ยนแปลงรูปแบบของข้อมูลเป็นอย่างมาก และสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ด้วยการเพิ่มชั้นซ่อนหรือจำนวนโหนดในชั้นต่างๆ อย่างไรก็ตาม โมเดลนี้ต้องการการฝึกฝนที่มากกว่าทั้งในด้านเวลาและทรัพยากรคอมพิวเตอร์
  • SVR: ทำงานได้ดีเมื่อข้อมูลมีขนาดเล็กถึงขนาดกลาง และเหมาะสมกับปัญหาที่สามารถหา Hyperplane ที่เหมาะสมได้ การใช้ Kernel Trick ยังช่วยให้สามารถจัดการกับข้อมูลที่ไม่เป็นเชิงเส้นได้ดี แต่ SVR อาจไม่ทำงานได้ดีเมื่อต้องเจอกับข้อมูลที่มีขนาดใหญ่มากหรือมีคุณลักษณะจำนวนมาก

4. การตีความผลลัพธ์

  • MLPRegressor: ยากต่อการตีความเนื่องจากโครงข่ายประสาทเทียมเป็นโมเดลแบบ Black Box ซึ่งยากที่จะอธิบายว่าเหตุใดจึงได้ค่าผลลัพธ์ที่ออกมา
  • SVR: มีความสามารถในการตีความผลลัพธ์ได้ดีกว่าเนื่องจากสามารถดูการกระจายของเส้นขอบ (Margin) และดูน้ำหนักของฟีเจอร์ต่างๆ ได้ แต่ก็ยังไม่สามารถตีความได้ดีเท่าโมเดลแบบ Linear Regression

คำแนะนำสำหรับการทำนายราคาหุ้น:

  • หากข้อมูลมีความซับซ้อนมากและเป็นข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงได้ยาก ควรใช้ MLPRegressor เนื่องจากสามารถจัดการกับรูปแบบที่ซับซ้อนได้ดี
  • แต่ถ้าข้อมูลมีจำนวนตัวอย่างไม่มากและต้องการโมเดลที่ตีความง่ายกว่า การใช้ SVR อาจจะเหมาะสมกว่า

ตารางเปรียบเทียบระหว่าง MLPRegressor, XGBRegressor, และ SVR มีดังนี้:

คุณสมบัติ MLPRegressor XGBRegressor SVR
ลักษณะของโมเดล โครงข่ายประสาทเทียม (Neural Network) แบบหลายชั้น การตัดสินใจแบบต้นไม้ที่มี Gradient Boosting การวิเคราะห์เวกเตอร์สนับสนุนแบบถดถอย
การทำงาน เรียนรู้ข้อมูลด้วยการปรับน้ำหนักผ่านการ Backpropagation สร้างต้นไม้หลายต้นและบูสติ้งผลลัพธ์เพื่อปรับปรุงความแม่นยำ สร้างเส้นโค้งที่ดีที่สุดภายในช่วง Margin เพื่อทำการทำนาย
ความสามารถในการจัดการข้อมูลไม่เชิงเส้น ดีมาก ดีมาก ดี (ต้องการการตั้งค่า Kernel ที่เหมาะสม)
ประสิทธิภาพการทำงานกับข้อมูลขนาดใหญ่ ทำงานได้ดีหากปรับขนาดโครงข่ายประสาทและการ Regularization ดีมากสำหรับข้อมูลขนาดใหญ่และมีฟีเจอร์จำนวนมาก ประสิทธิภาพลดลงหากข้อมูลมีขนาดใหญ่มาก
การปรับ Hyperparameters ซับซ้อนเนื่องจากต้องปรับหลายค่าพร้อมกัน เช่น Learning Rate, จำนวนโหนดในชั้นซ่อน ต้องปรับค่าหลายค่า เช่น Learning Rate, n_estimators, max_depth ต้องปรับค่า C, epsilon, gamma และ Kernel Trick
การตีความผลลัพธ์ ยาก (Black Box) ปานกลาง (สามารถดู Feature Importance ได้) ตีความง่ายกว่าด้วยการดู Margin และน้ำหนักฟีเจอร์
ความไวต่อค่าผิดพลาด (Outliers) ไวต่อค่าผิดพลาดมาก ไว้ต่อค่าผิดพลาดน้อย เนื่องจากการบูสติ้งช่วยลดผลกระทบ ไวต่อค่าผิดพลาด ขึ้นอยู่กับการตั้งค่า Kernel
ความเร็วในการฝึกฝน ช้า (โดยเฉพาะถ้ามีหลายชั้นซ่อน) เร็วกว่า MLP สำหรับข้อมูลขนาดใหญ่ ช้าเมื่อข้อมูลมีจำนวนตัวอย่างมาก
การประยุกต์ใช้ในตลาดหุ้น เหมาะสมเมื่อข้อมูลมีลักษณะซับซ้อนและต้องการการวิเคราะห์รูปแบบที่ซับซ้อน เหมาะสมเมื่อข้อมูลมีขนาดใหญ่และต้องการการตัดสินใจที่มีความแม่นยำสูง เหมาะสมสำหรับข้อมูลที่มีความซับซ้อนปานกลางและตัวอย่างไม่มาก

สรุป:

  • MLPRegressor เหมาะกับการเรียนรู้ข้อมูลที่ซับซ้อนหรือมีลักษณะไม่เชิงเส้นมาก แต่ต้องใช้ทรัพยากรคอมพิวเตอร์สูง
  • XGBRegressor เหมาะกับข้อมูลขนาดใหญ่และต้องการความแม่นยำสูง มีความยืดหยุ่นในการปรับปรุงความแม่นยำผ่านการ Boosting
  • SVR เหมาะกับข้อมูลขนาดเล็กถึงปานกลาง และสามารถทำงานได้ดีเมื่อตั้งค่า Hyperparameters อย่างเหมาะสม

การเลือกใช้งานขึ้นอยู่กับลักษณะของข้อมูลและความต้องการในการปรับจูนโมเดลให้เหมาะสม