การเปรียบเทียบประสิทธิภาพตัวแบบระหว่างการถดถอยที่ปรับด้วยฟังก์ชันการลงโทษ และการเรียนรู้ของเครื่องสำหรับราคาน้ำมันดีเซลในประเทศไทย - เวหนรัตน์ กุลวดี; ราชวงค์ ภัชฬาภรณ์; แซ่อึ้ง สมฤทัย; วาณิชย์จิรัฐติกาล พรรณทิพา (วารสารวิทยาศาสตร์ลาดกระบัง, 2024)
งานวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพตัวแบบของราคาน้ำมันดีเซล B7 ราคาน้ำมันดีเซล B10 และราคาน้ำมันดีเซล B20 และหาตัวแบบที่เหมาะสมในการพยากรณ์ราคาน้ำมันดีเซล B7 ราคาน้ำมันดีเซล B10 และราคาน้ำมันดีเซล B20 โดยใช้ข้อมูลรายวัน ตั้งแต่วันที่ 1 มกราคม พ.ศ. 2563 ถึงวันที่ 31 ธันวาคม พ.ศ. 2565 ซึ่งปัจจัยที่ใช้ในการศึกษาครั้งนี้ ได้แก่ ราคาน้ำมันดิบในตลาดโลก ปริมาณการใช้น้ำมันดีเซล B7 น้ำมันดีเซล B10 และน้ำมันดีเซล B20 อัตราแลกเปลี่ยน ดัชนีราคาผู้บริโภค อัตราเงินกองทุนน้ำมันเชื้อเพลิงของน้ำมันดีเซล B7 น้ำมันดีเซล B10 และน้ำมันดีเซล B20 และราคาน้ำมันปาล์มดิบ และทำการเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวแบบด้วยการเปรียบเทียบค่ารากของค่าคลาดเคลื่อนกำลังสองเฉลี่ย (Root Mean Square Error: RMSE) โดยวิธีการหาตัวแบบด้วยการถดถอยแบบขั้นตอน (Stepwise regression) วิธีการถดถอยที่ปรับด้วยฟังก์ชันการลงโทษ (Penalized Regression) อันได้แก่ การถดถอยแบบริดจ์ (Ridge regression) การถดถอยแบบลาสโซ่ (Lasso regression) การถดถอยลาสโซ่แบบปรับปรุง (Adaptive lasso regression) การถดถอยแบบอิลาสติคเน็ต (Elastic net regression) และการเรียนรู้ของเครื่อง (Machine learning) ได้แก่ วิธีซัพพอร์ตเวกเตอร์รีเกรสชัน (Support vector regression) และวิธีป่าสุ่ม (Random forest) ผลการวิจัยพบว่าวิธีป่าสุ่มเป็นวิธีที่เหมาะสมที่สุดในการหาตัวแบบที่เหมาะสมในการพยากรณ์ราคาน้ำมันดีเซล B7 ราคาน้ำมันดีเซล B10 และราคาน้ำมันดีเซล B20 โดยมีค่า RMSE เท่ากับ 0.379, 0.3833 และ 0.3539 ตามลำดับ