{"id":1205,"date":"2023-07-27T07:20:18","date_gmt":"2023-07-27T07:20:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b9%8c%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81-3\/"},"modified":"2023-07-27T07:20:18","modified_gmt":"2023-07-27T07:20:18","slug":"%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b9%8c%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81-3","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b9%8c%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81-3\/","title":{"rendered":"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 python (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22 <em>p<\/em> \u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e04\u0e39\u0e13\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e04\u0e39\u0e13<\/a> \u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e25\u0e14\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07 (RSS):<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>RSS = \u03a3(\u0e09\u0e31\u0e19 <sub>\u0e09\u0e31\u0e19<\/sub> \u2013 \u0177 <sub>\u0e09\u0e31\u0e19<\/sub> ) <sup>2<\/sup><\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e17\u0e2d\u0e07:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u03a3<\/strong> : \u0e2a\u0e31\u0e0d\u0e25\u0e31\u0e01\u0e29\u0e13\u0e4c\u0e01\u0e23\u0e35\u0e01\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e16\u0e36\u0e07 <em>\u0e1c\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21<\/em><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>y <sub>i<\/sub><\/strong> : \u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15 <sup>\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 3<\/sup><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0177 <sub>i<\/sub><\/strong> : \u0e04\u0e48\u0e32\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e44\u0e27\u0e49\u0e15\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e04\u0e39\u0e13<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e23\u0e01\u0e47\u0e15\u0e32\u0e21 \u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07<\/span> <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e04\u0e2d\u0e25\u0e25\u0e34\u0e40\u0e19\u0e35\u0e22\u0e23\u0e4c<\/a> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e21\u0e32\u0e13\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e19\u0e48\u0e32\u0e40\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e16\u0e37\u0e2d\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e2b\u0e25\u0e35\u0e01\u0e40\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01<\/a> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e08\u0e30\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e04\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e2a\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19 <em>M<\/em> (\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 &#8220;\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01&#8221;) \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22 <em>p<\/em> \u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 Python<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e19\u0e33\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e19\u0e33\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01 (PCR) \u0e43\u0e19 Python:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> matplotlib. <span style=\"color: #3366ff;\">pyplot<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> plt\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">preprocessing<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> scale \n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> model_selection\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">model_selection<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> RepeatedKFold\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn.model_selection <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> train_test_split\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. PCA <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> <span style=\"color: #3366ff;\">decomposition<\/span>\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">linear_model<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> LinearRegression\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">metrics<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> mean_squared_error\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d <strong>mtcars<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e23\u0e16\u0e22\u0e19\u0e15\u0e4c 33 \u0e04\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49 <strong>hp<\/strong> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">mpg<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2d\u0e36<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e34\u0e27\u0e27\u0e34\u0e19\u0e32\u0e17\u0e35<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#define URL where data is located\n<\/span>url = \"https:\/\/raw.githubusercontent.com\/Statorials\/Python-Guides\/main\/mtcars.csv\"\n\n<span style=\"color: #008080;\">#read in data\n<\/span>data_full = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">read_csv<\/span> (url)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#select subset of data\n<\/span>data = data_full[[\"mpg\", \"disp\", \"drat\", \"wt\", \"qsec\", \"hp\"]]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six rows of data\n<\/span>data[0:6]\n\n\n        mpg disp drat wt qsec hp\n0 21.0 160.0 3.90 2.620 16.46 110\n1 21.0 160.0 3.90 2.875 17.02 110\n2 22.8 108.0 3.85 2.320 18.61 93\n3 21.4 258.0 3.08 3.215 19.44 110\n4 18.7 360.0 3.15 3.440 17.02 175\n5 18.1 225.0 2.76 3.460 20.22 105<\/strong><\/span><\/pre>\n<h3> <strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 PCR<\/strong><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 PCR \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>pca.fit_transform(scale(X))<\/strong> : \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e1a\u0e2d\u0e01 Python \u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e04\u0e27\u0e23\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e21\u0e35\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 0 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 1 \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e41\u0e19\u0e48\u0e43\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e43\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e1e\u0e25\u0e21\u0e32\u0e01\u0e40\u0e01\u0e34\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e32\u0e01 \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e27\u0e31\u0e14\u0e43\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>cv = RepeatedKFold()<\/strong> : \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e1a\u0e2d\u0e01 Python \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e43\u0e0a\u0e49 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e1a-k\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21 k-fold<\/a> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01 k = 10 \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32 \u0e17\u0e33\u0e0b\u0e49\u0e33 3 \u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07<\/span> <\/li>\n<\/ul>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#define predictor and response variables\n<\/span>X = data[[\"mpg\", \"disp\", \"drat\", \"wt\", \"qsec\"]]\ny = data[[\"hp\"]]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#scale predictor variables\n<\/span>pca = pca()\nX_reduced = pca. <span style=\"color: #3366ff;\">fit_transform<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">scale<\/span> (X))\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define cross validation method\n<\/span>cv = RepeatedKFold(n_splits= <span style=\"color: #008000;\">10<\/span> , n_repeats= <span style=\"color: #008000;\">3<\/span> , random_state= <span style=\"color: #008000;\">1<\/span> )\n\nregr = LinearRegression()\nmse = []\n\n<span style=\"color: #008080;\"># Calculate MSE with only the intercept\n<\/span>score = -1*model_selection. <span style=\"color: #3366ff;\">cross_val_score<\/span> (regr,\n           n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">ones<\/span> ((len(X_reduced),1)), y, cv=cv,\n           scoring=' <span style=\"color: #008000;\">neg_mean_squared_error<\/span> '). <span style=\"color: #3366ff;\">mean<\/span> ()    \nmse. <span style=\"color: #3366ff;\">append<\/span> (score)\n\n<span style=\"color: #008080;\"># Calculate MSE using cross-validation, adding one component at a time\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">for<\/span> i <span style=\"color: #008000;\">in<\/span> np. <span style=\"color: #3366ff;\">arange<\/span> (1, 6):\n    score = -1*model_selection. <span style=\"color: #3366ff;\">cross_val_score<\/span> (regr,\n               X_reduced[:,:i], y, cv=cv, scoring=' <span style=\"color: #008000;\">neg_mean_squared_error<\/span> '). <span style=\"color: #3366ff;\">mean<\/span> ()\n    mse. <span style=\"color: #3366ff;\">append<\/span> (score)\n    \n<span style=\"color: #008080;\"># Plot cross-validation results    \n<\/span>plt. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (mse)\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">xlabel<\/span> ('Number of Principal Components')\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">ylabel<\/span> ('MSE')\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">title<\/span> ('hp')<\/strong><\/span> <\/pre>\n<h3><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11950 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/pcrpython1.png\" alt=\"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 Python\" width=\"424\" height=\"285\" srcset=\"\" sizes=\"auto, \"><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e04\u0e23\u0e07\u0e40\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e15\u0e32\u0e21\u0e41\u0e01\u0e19 x \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a MSE (\u0e04\u0e48\u0e32\u0e04\u0e25\u0e32\u0e14\u0e40\u0e04\u0e25\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22) \u0e15\u0e32\u0e21\u0e41\u0e01\u0e19 y<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e08\u0e32\u0e01\u0e01\u0e23\u0e32\u0e1f \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32 MSE \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e25\u0e14\u0e25\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e08\u0e30\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e08\u0e36\u0e07\u0e21\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e41\u0e23\u0e01\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e19\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e42\u0e14\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e25\u0e07\u0e43\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">cumsum<\/span> (np. <span style=\"color: #3366ff;\">round<\/span> (pca. <span style=\"color: #3366ff;\">explained_variance_ratio_<\/span> , decimals= <span style=\"color: #008000;\">4<\/span> )* <span style=\"color: #008000;\">100<\/span> )\n\narray([69.83, 89.35, 95.88, 98.95, 99.99])\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e41\u0e23\u0e01\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1c\u0e31\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49 <strong>69.83%<\/strong><\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1c\u0e31\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49 <strong>89.35%<\/strong><\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e21\u0e32\u0e01\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e21\u0e32\u0e01\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 2 \u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e46 \u0e41\u0e25\u0e49\u0e27\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1b\u0e23\u0e27\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e44\u0e27\u0e49\u0e21\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e01<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 4: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 PCR \u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e43\u0e2b\u0e21\u0e48<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e41\u0e22\u0e01\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 PCR \u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#split the dataset into training (70%) and testing (30%) sets\n<\/span>X_train,X_test,y_train,y_test = <span style=\"color: #3366ff;\">train_test_split<\/span> (X,y,test_size= <span style=\"color: #008000;\">0.3<\/span> , random_state= <span style=\"color: #008000;\">0<\/span> ) \n\n<span style=\"color: #008080;\">#scale the training and testing data\n<\/span>X_reduced_train = pca. <span style=\"color: #3366ff;\">fit_transform<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">scale<\/span> (X_train))\nX_reduced_test = pca. <span style=\"color: #3366ff;\">transform<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">scale<\/span> (X_test))[:,:1]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#train PCR model on training data \n<\/span>regr = LinearRegression()\nreg. <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> (X_reduced_train[:,:1], y_train)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#calculate RMSE\n<\/span>pred = regr. <span style=\"color: #3366ff;\">predict<\/span> (X_reduced_test)\nn.p. <span style=\"color: #3366ff;\">sqrt<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">mean_squared_error<\/span> (y_test, pred))\n\n40.2096\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a RMSE \u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <strong>40.2096<\/strong> \u0e19\u0e35\u0e48\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e1a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e07\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e04\u0e48\u0e32 <em>HP<\/em> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e44\u0e27\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32 <em>HP<\/em> \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e39\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14 Python \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49 <a href=\"https:\/\/github.com\/Statorials\/Python-Guides\/blob\/main\/principal_components_regression.py\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e48<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22 p \u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23 \u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"class_list":["post-1205","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-3"],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 Python (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 Python \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01-3\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"th_TH\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 Python (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 Python \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01-3\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-27T07:20:18+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/pcrpython1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"\u0e14\u0e23.\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e08\u0e32\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e41\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e14\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Written by\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"\u0e14\u0e23.\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e08\u0e32\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e41\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e14\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"Est. reading time\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"2 \u0e19\u0e32\u0e17\u0e35\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b9%8c%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81-3\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b9%8c%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81-3\/\",\"name\":\"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 Python (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/th\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-27T07:20:18+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-27T07:20:18+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/th\/#\/schema\/person\/7c9bb3d0f799d0f1b17883495e1de332\"},\"description\":\"\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 Python \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b9%8c%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81-3\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"th\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b9%8c%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81-3\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b9%8c%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81-3\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/th\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 python (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/th\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/th\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"\u0e04\u0e33\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/th\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"th\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/th\/#\/schema\/person\/7c9bb3d0f799d0f1b17883495e1de332\",\"name\":\"\u0e14\u0e23.\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e08\u0e32\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e41\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e14\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"th\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/th\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/th\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/th\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"\u0e14\u0e23.\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e08\u0e32\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e41\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e14\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19\"},\"description\":\"\u0e2a\u0e27\u0e31\u0e2a\u0e14\u0e35 \u0e09\u0e31\u0e19\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e08\u0e32\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e32\u0e08\u0e32\u0e23\u0e22\u0e4c\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e40\u0e01\u0e29\u0e35\u0e22\u0e13\u0e2d\u0e32\u0e22\u0e38\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e31\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e23\u0e39\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e27\u0e32\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e09\u0e31\u0e19\u0e01\u0e23\u0e30\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e09\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 Statorials. \u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\",\"sameAs\":[\"https:\/\/statorials.org\/th\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 Python (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)","description":"\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 Python \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01-3\/","og_locale":"th_TH","og_type":"article","og_title":"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 Python (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)","og_description":"\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 Python \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19","og_url":"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01-3\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-27T07:20:18+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/pcrpython1.png"}],"author":"\u0e14\u0e23.\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e08\u0e32\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e41\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e14\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"Written by":"\u0e14\u0e23.\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e08\u0e32\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e41\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e14\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19","Est. reading time":"2 \u0e19\u0e32\u0e17\u0e35"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b9%8c%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81-3\/","url":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b9%8c%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81-3\/","name":"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 Python (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/th\/#website"},"datePublished":"2023-07-27T07:20:18+00:00","dateModified":"2023-07-27T07:20:18+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/th\/#\/schema\/person\/7c9bb3d0f799d0f1b17883495e1de332"},"description":"\u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 Python \u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b9%8c%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81-3\/#breadcrumb"},"inLanguage":"th","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b9%8c%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81-3\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94%e0%b8%96%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%ad%e0%b8%87%e0%b8%84%e0%b9%8c%e0%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%ab%e0%b8%a5%e0%b8%b1%e0%b8%81-3\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19","item":"https:\/\/statorials.org\/th\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e2b\u0e25\u0e31\u0e01\u0e43\u0e19 python (\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19)"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/th\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/th\/","name":"Statorials","description":"\u0e04\u0e33\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e38\u0e13\u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/th\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"th"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/th\/#\/schema\/person\/7c9bb3d0f799d0f1b17883495e1de332","name":"\u0e14\u0e23.\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e08\u0e32\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e41\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e14\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"th","@id":"https:\/\/statorials.org\/th\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/statorials.org\/th\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/statorials.org\/th\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"\u0e14\u0e23.\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e08\u0e32\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e41\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e14\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e2a\u0e31\u0e19"},"description":"\u0e2a\u0e27\u0e31\u0e2a\u0e14\u0e35 \u0e09\u0e31\u0e19\u0e0a\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e1a\u0e19\u0e08\u0e32\u0e21\u0e34\u0e19 \u0e28\u0e32\u0e2a\u0e15\u0e23\u0e32\u0e08\u0e32\u0e23\u0e22\u0e4c\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e40\u0e01\u0e29\u0e35\u0e22\u0e13\u0e2d\u0e32\u0e22\u0e38\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1c\u0e31\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e21\u0e32\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e23\u0e39\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34\u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e1e\u0e32\u0e30 \u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e0a\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e0a\u0e32\u0e0d\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e27\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e27\u0e32\u0e07\u0e43\u0e19\u0e2a\u0e32\u0e02\u0e32\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34 \u0e09\u0e31\u0e19\u0e01\u0e23\u0e30\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e23\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e1b\u0e31\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e09\u0e31\u0e19\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e2a\u0e23\u0e34\u0e21\u0e28\u0e31\u0e01\u0e22\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e1c\u0e48\u0e32\u0e19 Statorials. \u0e23\u0e39\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21","sameAs":["https:\/\/statorials.org\/th"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/th\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1205","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/th\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/th\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/th\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/th\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1205"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/th\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1205\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/th\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1205"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/th\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1205"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/th\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1205"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}