การคาดคะเนการเผาผลาญแคลอรี่ซึ่งเปรียบเทียบโดยใช้อุณหภูมิร่างกาย โดยการใช้ Machine Learning Linear Regression ใน Python

ในการเราสามารถคาดคะเนการเผาผลาญในร่างกายของมนุษย์เป็นไปได้ด้วยในหลายวิธี แต่ในที่เรานำมานี้ จะเป็นการใช้ Machine Learning หรือ การใช้ Linear Regression ซึ่งในการคาดคะเนนั้นมีวิธีอีกมากมายที่วสามารถใช้แทนได้

Linear Regression หรือ การถดถอยเชิงเส้น คืออัลกอริทึมสำหรับการทำนายประเภทหนึ่ง โดยจะทำการเปรี่ยบเทียบกันระหว่างสองตัวแปร

โดยในบทความนี้เราจะมาดูวิธีการที่เราจะนำ Linear Regression มาดูการเผาผลาญ แคลอรี่ได้ยังไง

ขั้นตอนการทำ

~~ขั้นตอนที่ 1 ทำการ import library ที่ต้องใช้ในการทำ ~~

~~ขั้นตอนที่ 2 ทำการ เตรียมตัวข้อมูล ~~

ตัวข้อมูลจะอยู่ใน folder caloriesData วิธีเรียกใช้คือทำการ ชื่อfolder ตามด้วย / ชื่อfile.สกุลไฟล์ เช่น calories.csv

ตัวข้อมูลที่นำมาใช้-->Data Here

~~ขั้นตอนที่ 3 ทดลองหาแนวโน้มระหว่างอุณหภูมิร่างกายและCalories พร้อมค่าcorrelation ~~

~~ขั้นตอนที่ 4 สร้าง Linear Regression model ~~

จะได้ค่า Intercept และ Coefficient

~~ขั้นตอนที่ 5 ประเมิณและปรับปรุง ~~

โดยอย่างแรกเราต้องหาค่า error ออกมาก่อนจากสมการตอนแรก

โดยจะได้ค่า Errorประมาณนี้

ทีนี้ปรับปรุงสมการใหม่ ซึ่งปรับ regression model = 0 โดย ปรับ fit_intercept=False

จะได้ค่าดังนี้

และทำการหาค่าerror

จะได้ค่า error ดังนี้

สรุปผล

จากการดูแนวโน้มของกราฟ ที่สร้างจากตารางข้อมูลทำให้รู้ว่าเมื่อ อุณหภูมิร่างกายยิ่งเยอะขึ้นจะทำให้การเผาผลาญ แคลอรี่มากขึ้นเท่านั้น และในสิ่งที่ได้ต่อมาคือ เมื่อเราต้องการทำนาย การเผาผลาญแคลอรี่โดยใช้อุณหภูมิ มีสมการดังนี้ Calories = -2555.7467877671534 + (66.09010269*body_temp)

อ้างอิง

1. (https://www.geeksforgeeks.org/calories-burnt-prediction-using-machine-learning/)
2. (https://www.kaggle.com/code/ihsanzami/predicting-calorie-burn-with-ml-rf-xgb-gb/input)