การเปรียบเทียบประสิทธิภาพแบบจำลองการพยากรณ์ราคาห้องพักสำหรับธุรกิจโรงแรมขนาดเล็กโดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล

บทคัดย่อ

          งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อสร้าง ประเมิน และเปรียบเทียบประสิทธิภาพแบบจำลองพยากรณ์ราคาห้องพักของโรงแรมขนาดเล็กโดยใช้เทคนิคเหมืองข้อมูล สำหรับสนับสนุนการกำหนดราคาห้องพักอย่างมีประสิทธิภาพ งานวิจัยนี้วิเคราะห์ข้อมูลทุติยภูมิจากระบบบริหารจัดการโรงแรม จำนวน 1,480 รายการ โดยเปรียบเทียบประสิทธิภาพระหว่าง แบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น Linear Regression และ XGBoost Regressor ผ่านตัวชี้วัดสำคัญ ได้แก่ ค่าสัมประสิทธิ์ตัวกำหนด R² ซึ่งบ่งบอกสัดส่วนความผันแปรของราคาที่แบบจำลองอธิบายได้ และค่าความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย (MAE) ซึ่งแสดงขนาดความผิดพลาดเฉลี่ยของการพยากรณ์ในหน่วยบาท ผลการศึกษาพบว่าแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้นมีค่า R² เท่ากับ 0.7608 และค่า MAE อยู่ที่ 1,162.27 บาท ในขณะที่ XGBoost Regressor มีค่าดังกล่าวเท่ากับ 0.7256 และ 1,112.79 บาท ตามลำดับ ถึงแม้ว่าการถดถอยเชิงเส้นจะมีค่า R² สูงกว่าซึ่งแสดงถึงความสามารถในการอธิบายความแปรปรวนของข้อมูลได้ดีกว่า แต่ XGBoost Regressor กลับให้ค่าความคลาดเคลื่อน (MAE) ที่ต่ำกว่า ซึ่งในบริบทของการกำหนดราคา การมีส่วนต่างของราคาที่ผิดพลาดน้อยที่สุดถือเป็นเกณฑ์ที่มีความสำคัญยิ่งกว่า ดังนั้น งานวิจัยนี้จึงสรุปว่า XGBoost Regressor มีความเหมาะสมมากกว่าในการนำมาใช้สนับสนุนการกำหนดราคาแบบพลวัต