การหาประสิทธิภาพของเทคนิคการเรียนรู้สำหรับการจำแนกปริมาณฝุ่น โดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล - หาสอดส่อง, วศิน; ทะกอง, มงคล; สมกันธา, กริช; สมสุข, กฤษณพงศ์ (วารสารวิจัยและนวัตกรรมการอาชีวศึกษา, 2025)
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้างแบบจำลองสำหรับการหาประสิทธิภาพฝุ่นละออง ในอากาศเพื่อเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวแบบสำหรับการการจำแนกฝุ่นละออง โดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล 6 วิธี ซึ่งประกอบด้วย วิธีนาอีฟเบย์ (Naïve Bayes) วิธีแรนดอมฟอร์เรส (Random Forest) วิธีความใกล้เคียงกันที่สุด (K-Nearest Neighbor) และวิธีต้นไม้ตัดสินใจ (Decision Tree) โดยใช้ข้อมูลของสำนักงานสิ่งแวดล้อมและควบคุมมลพิษที่ 9 จังหวัดอุดรธานี สร้างชุด ตัวแบบและชุดทดสอบตัวแบบ เป็นข้อมูลที่เกิดจากการทบทวนชุดข้อมูลคุณภาพอากาศย้อนหลัง จำนวน 724 รายการ 7 คุณลักษณะ จากนั้นทำการหาค่าความถูกต้อง โดย ผลการวิจัยสามารถสรุปได้ดังนี้ วิธีแรนดอมฟอร์เรส มีประสิทธิภาพในการจำแนกมากที่สุดโดยมีค่าความถูกต้อง 98.03% วิธีต้นไม้ตัดสินใจมีค่าความถูกต้อง 91.83% วิธีนาอีฟเบย์มีค่าความถูกต้อง 88.35% วิธี K-NN เพื่อนบ้าน ที่ใกล้ที่สุดมีค่าความถูกต้อง 85.03% วิธี Neural Net มีค่าความถูกต้อง 91.06% และ วิธี SVM มีค่าความถูกต้อง 85.49% ตามลำดับ จะพบว่า วิธีแรนดอมฟอร์เรสมีประสิทธิภาพในการสร้างแบบจำลองมากที่สุดเมื่อเทียบกับวิธี ที่ใช้เปรียบเทียบร่วมกัน เนื่องจากเป็นวิธีที่ไม่มีการแจกแจงหรือไม่ใช้พารามิเตอร์ซึ่งไม่ได้ขึ้นอยู่กับสมมุติฐานการแจกแจงความน่าจะเป็นเหมาะสมที่นำแบบจำลองไปใช้ในการการจำแนก เพื่อเป็นแนวในการสนับสนุนการตัดสินใจทางสิ่งแวดล้อมและควบคุมมลพิษในการจำแนกคุณภาพอากาศต่อไป