{"id":1210,"date":"2023-07-27T06:54:42","date_gmt":"2023-07-27T06:54:42","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%9a%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b9%88%e0%b8%a7%e0%b8%99%e0%b8%99%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b8%aa%e0%b8%b8%e0%b8%94%e0%b9%83%e0%b8%99\/"},"modified":"2023-07-27T06:54:42","modified_gmt":"2023-07-27T06:54:42","slug":"%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%9a%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b9%88%e0%b8%a7%e0%b8%99%e0%b8%99%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b8%aa%e0%b8%b8%e0%b8%94%e0%b9%83%e0%b8%99","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%82%e0%b8%ad%e0%b8%9a%e0%b8%9a%e0%b8%b2%e0%b8%87%e0%b8%aa%e0%b9%88%e0%b8%a7%e0%b8%99%e0%b8%99%e0%b9%89%e0%b8%ad%e0%b8%a2%e0%b8%97%e0%b8%b5%e0%b9%88%e0%b8%aa%e0%b8%b8%e0%b8%94%e0%b9%83%e0%b8%99\/","title":{"rendered":"\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\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;\">\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e1e\u0e1a\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e37\u0e2d <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\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19<\/a> \u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e15\u0e48\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e44\u0e1b\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e01\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e39\u0e07<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19 \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35 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#000000;\">\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e01\u0e49\u0e44\u0e02\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19<\/a> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e1c\u0e25\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e21\u0e32\u0e15\u0e23\u0e10\u0e32\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\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 PLS&#8221;) \u0e02\u0e2d\u0e07<\/span> \u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 <em style=\"color: #000000;\">p<\/em> <span style=\"color: #000000;\">\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e41\u0e1b\u0e25\u0e07\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e21\u0e32\u0e01\u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\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 PLS \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\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\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a PLS \u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e44\u0e27\u0e49\u0e43\u0e19\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25<\/span><\/li>\n<\/ul>\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\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\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;\">\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\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e19 Python:<\/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. <span style=\"color: #3366ff;\">model_selection<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> train_test_split\n<span style=\"color: #008000;\">from <span style=\"color: #000000;\">sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">cross_decomposition<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> PLSRegression<\/span>\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> <span style=\"color: #000000;\">sklearn<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">metrics<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> <span style=\"color: #000000;\">mean_squared_error\n<\/span><\/span><\/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;\">\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><\/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\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35<\/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 PLS \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32<\/span> <span style=\"color: #000000;\"><strong>cv = RepeatedKFold()<\/strong> \u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e43\u0e2b\u0e49 Python \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> <\/p>\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;\">#define cross-validation method\n<span style=\"color: #000000;\">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\nmse = []\nn = <span style=\"color: #3366ff;\">len<\/span> (X)<\/span>\n\n# Calculate MSE with only the intercept\n<span style=\"color: #000000;\">score = -1*model_selection. <span style=\"color: #3366ff;\">cross_val_score<\/span> (PLSRegression(n_components=1),<\/span>\n<span style=\"color: #000000;\">n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">ones<\/span> ((n,1)), y, cv=cv, scoring=' <span style=\"color: #008000;\">neg_mean_squared_error<\/span> '). <span style=\"color: #3366ff;\">mean<\/span> ()    \nmse. <span style=\"color: #3366ff;\">append<\/span> (score)<\/span>\n\n# Calculate MSE using cross-validation, adding one component at a time\n<span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">for<\/span> i <span style=\"color: #008000;\">in<\/span> np. <span style=\"color: #3366ff;\">arange<\/span> (1, 6):\n    pls = PLSRegression(n_components=i)\n    score = -1*model_selection. <span style=\"color: #3366ff;\">cross_val_score<\/span> (pls, scale(X), y, cv=cv,\n               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)<\/span>\n\n#plot test MSE vs. number of components\n<span style=\"color: #000000;\">plt. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (mse)\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">xlabel<\/span> (' <span style=\"color: #008000;\">Number of PLS Components<\/span> ')\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">ylabel<\/span> (' <span style=\"color: #008000;\">MSE<\/span> ')\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">title<\/span> (' <span style=\"color: #008000;\">hp<\/span> ')<\/span>\n<\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n<h3><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11985 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/svppython1.png\" alt=\"\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21 Python\" width=\"405\" height=\"284\" 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\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a PLS \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 PLS \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 PLS \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 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\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\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a PLS \u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e23\u0e01\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/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 PLS \u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a PLS \u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\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\u0e46<\/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\u0e15\u0e49\u0e19\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e2d\u0e1a\u0e23\u0e21\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 PLS \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e2d\u0e1a PLS \u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\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><span style=\"color: #3366ff;\">X_train<\/span> <span style=\"color: #008000;\">,<\/span> <span style=\"color: #008000;\">_<\/span><span style=\"color: #008080;\">\n\n#calculate RMSE\n<span style=\"color: #000000;\">pls = PLSRegression(n_components=2)\npls. <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> (scale(X_train), y_train)<\/span>\n\n<span style=\"color: #000000;\">n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">sqrt<\/span> (mean_squared_error(y_test, pls. <span style=\"color: #3366ff;\">predict<\/span> (scale(X_test))))\n<\/span>\n<span style=\"color: #000000;\">29.9094\n<\/span><\/span><\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32 RMSE \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e01\u0e25\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 <strong>29.9094<\/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\/partial_least_squares.py\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0e44\u0e14\u0e49 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e48<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u0e1b\u0e31\u0e0d\u0e2b\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1e\u0e1a\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2b\u0e19\u0e36\u0e48\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e08\u0e30\u0e1e\u0e1a\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02 [&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-1210","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\/ 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\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\/\u0e02\u0e2d\u0e1a\u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e48\u0e27\u0e19\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-27T06:54:42+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/svppython1.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\" 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