{"id":1219,"date":"2023-07-27T06:02:37","date_gmt":"2023-07-27T06:02:37","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%95%e0%b9%89%e0%b8%99%e0%b9%84%e0%b8%a1%e0%b9%89%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%88%e0%b8%b3%e0%b9%81%e0%b8%99%e0%b8%81%e0%b9%81%e0%b8%a5%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94-2\/"},"modified":"2023-07-27T06:02:37","modified_gmt":"2023-07-27T06:02:37","slug":"%e0%b8%95%e0%b9%89%e0%b8%99%e0%b9%84%e0%b8%a1%e0%b9%89%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%88%e0%b8%b3%e0%b9%81%e0%b8%99%e0%b8%81%e0%b9%81%e0%b8%a5%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%95%e0%b9%89%e0%b8%99%e0%b9%84%e0%b8%a1%e0%b9%89%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%88%e0%b8%b3%e0%b9%81%e0%b8%99%e0%b8%81%e0%b9%81%e0%b8%a5%e0%b8%b0%e0%b8%81%e0%b8%b2%e0%b8%a3%e0%b8%96%e0%b8%94-2\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e08\u0e31\u0e14\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 r"},"content":{"rendered":"

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\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 Hitters<\/strong> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 ISLR<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e31\u0e01\u0e40\u0e1a\u0e2a\u0e1a\u0e2d\u0e25\u0e21\u0e37\u0e2d\u0e2d\u0e32\u0e0a\u0e35\u0e1e 263 \u0e04\u0e19<\/span><\/p>\n

\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22 \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e48\u0e07\u0e01\u0e25\u0e31\u0e1a\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19<\/em> \u0e41\u0e25\u0e30 \u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e1b\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19<\/em> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22 \u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19<\/em> \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14<\/span><\/p>\n

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\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19<\/strong><\/span><\/p>\n

\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n

 library<\/span> (ISLR) #contains Hitters dataset<\/span>\nlibrary<\/span> (rpart) #for fitting decision trees<\/span>\nlibrary<\/span> (rpart.plot) #for plotting decision trees\n<\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e46 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a cp<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01 “complexity parameter”<\/span><\/p>\n
 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e1a\u0e19\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22 \u0e15\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e43\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e48\u0e32 R-squared \u0e42\u0e14\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e42\u0e14\u0e22 cp<\/span><\/p>\n
 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 printcp()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25:<\/span><\/p>\n
 #build the initial tree\n<\/span>tree <- rpart(Salary ~ Years + HmRun, data=Hitters, control=rpart. control<\/span> (cp= .0001<\/span> ))\n\n#view results<\/span>\nprintcp(tree)\n\nVariables actually used in tree construction:\n[1] HmRun Years\n\nRoot node error: 53319113\/263 = 202734\n\nn=263 (59 observations deleted due to missingness)\n\n           CP nsplit rel error xerror xstd\n1 0.24674996 0 1.00000 1.00756 0.13890\n2 0.10806932 1 0.75325 0.76438 0.12828\n3 0.01865610 2 0.64518 0.70295 0.12769\n4 0.01761100 3 0.62652 0.70339 0.12337\n5 0.01747617 4 0.60891 0.70339 0.12337\n6 0.01038188 5 0.59144 0.66629 0.11817\n7 0.01038065 6 0.58106 0.65697 0.11687\n8 0.00731045 8 0.56029 0.67177 0.11913\n9 0.00714883 9 0.55298 0.67881 0.11960\n10 0.00708618 10 0.54583 0.68034 0.11988\n11 0.00516285 12 0.53166 0.68427 0.11997\n12 0.00445345 13 0.52650 0.68994 0.11996\n13 0.00406069 14 0.52205 0.68988 0.11940\n14 0.00264728 15 0.51799 0.68874 0.11916\n15 0.00196586 16 0.51534 0.68638 0.12043\n16 0.00016686 17 0.51337 0.67577 0.11635\n17 0.00010000 18 0.51321 0.67576 0.11615\nn=263 (59 observations deleted due to missingness)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e15\u0e31\u0e14\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e15\u0e31\u0e14\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a cp (\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e48\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14<\/span><\/p>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a cp \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14 x<\/strong> \u0e15\u0e48\u0e33\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/span> <\/p>\n
 #identify best cp value to use\nbest <- tree$cptable[which. min<\/span> (tree$cptable[,\" xerror<\/span> \"]),\" CP<\/span> \"]\n\n#produce a pruned tree based on the best cp value\n<\/span>pruned_tree <- prune<\/span> (tree, cp=best)\n\n#plot the pruned tree\n<\/span>prp(pruned_tree,\n    faclen= 0<\/span> , #use full names for factor labels<\/span>\n    extra= 1<\/span> , #display number of obs. for each terminal node<\/span>\n    roundint= F<\/span> , #don't round to integers in output<\/span>\n    digits= 5<\/span> ) #display 5 decimal places in output\n<\/span><\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
\"\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\"<\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e31\u0e14\u0e41\u0e15\u0e48\u0e07\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e21\u0e35\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e2b\u0e01\u0e08\u0e38\u0e14 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e43\u0e1a\u0e08\u0e30\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e44\u0e27\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e43\u0e19\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e08\u0e32\u0e01\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e01\u0e23\u0e14\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21 \u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19 90 \u0e04\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e27\u0e48\u0e32 4.5 \u0e1b\u0e35 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e27\u0e01\u0e40\u0e02\u0e32\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48 225.83K \u0e14\u0e2d\u0e25\u0e25\u0e32\u0e23\u0e4c<\/span> <\/p>\n
\"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19<\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 4: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e31\u0e14\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e1b\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e48\u0e07\u0e43\u0e19\u0e1a\u0e49\u0e32\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c 7 \u0e1b\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e42\u0e2e\u0e21\u0e23\u0e31\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22 4 \u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e40\u0e07\u0e34\u0e19\u0e40\u0e14\u0e37\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e2b\u0e27\u0e31\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e17\u0e35\u0e48 502.81,000 \u0e14\u0e2d\u0e25\u0e25\u0e32\u0e23\u0e4c<\/strong><\/span> <\/p>\n
\"\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19<\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 \u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c()<\/strong> \u0e43\u0e19 R \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e37\u0e19\u0e22\u0e31\u0e19\u0e2a\u0e34\u0e48\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 #define new player\nnew <- data.frame(Years=7, HmRun=4)\n\n<\/span>#use pruned tree to predict salary of this player\npredict(pruned_tree, newdata=new)\n\n502.8079<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e27\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19 R<\/strong><\/span><\/h3>\n
 \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 ptitanic<\/strong> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 rpart.plot<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e46 \u0e40\u0e01\u0e35\u0e48\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e1a\u0e19\u0e40\u0e23\u0e37\u0e2d Titanic<\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22 class<\/em> \u0e40\u0e1e\u0e28<\/em> \u0e41\u0e25\u0e30 \u0e2d\u0e32\u0e22\u0e38<\/em> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e23\u0e32\u0e22\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e30\u0e23\u0e2d\u0e14\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48<\/span><\/p>\n
 \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e19\u0e35\u0e49<\/span><\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e42\u0e2b\u0e25\u0e14\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 library<\/span> (rpart) #for fitting decision trees<\/span>\nlibrary<\/span> (rpart.plot) #for plotting decision trees\n<\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e40\u0e23\u0e34\u0e48\u0e21\u0e15\u0e49\u0e19\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e01\u0e31\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e02\u0e19\u0e32\u0e14\u0e43\u0e2b\u0e0d\u0e48\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e25\u0e47\u0e01\u0e46 \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a cp<\/strong> \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e22\u0e48\u0e2d\u0e21\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01 “complexity parameter”<\/span><\/p>\n
 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e15\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e43\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e19\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e15\u0e32\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e42\u0e14\u0e22 cp<\/span><\/p>\n
 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 printcp()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25:<\/span><\/p>\n
 #build the initial tree\n<\/span>tree <- rpart(survived~pclass+sex+age, data=ptitanic, control=rpart. control<\/span> (cp= .0001<\/span> ))\n\n#view results<\/span>\nprintcp(tree)\n\nVariables actually used in tree construction:\n[1] age pclass sex   \n\nRoot node error: 500\/1309 = 0.38197\n\nn=1309 \n\n      CP nsplit rel error xerror xstd\n1 0.4240 0 1.000 1.000 0.035158\n2 0.0140 1 0.576 0.576 0.029976\n3 0.0095 3 0.548 0.578 0.030013\n4 0.0070 7 0.510 0.552 0.029517\n5 0.0050 9 0.496 0.528 0.029035\n6 0.0025 11 0.486 0.532 0.029117\n7 0.0020 19 0.464 0.536 0.029198\n8 0.0001 22 0.458 0.528 0.029035\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e15\u0e31\u0e14\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e15\u0e31\u0e14\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a cp (\u0e1e\u0e32\u0e23\u0e32\u0e21\u0e34\u0e40\u0e15\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e0b\u0e31\u0e1a\u0e0b\u0e49\u0e2d\u0e19) \u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e17\u0e35\u0e48\u0e15\u0e48\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14<\/span><\/p>\n
 \u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a cp \u0e04\u0e37\u0e2d\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e33\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e39\u0e48 \u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14 x<\/strong> \u0e15\u0e48\u0e33\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e43\u0e19\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e16\u0e36\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e1c\u0e34\u0e14\u0e1e\u0e25\u0e32\u0e14\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e31\u0e07\u0e40\u0e01\u0e15\u0e08\u0e32\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e23\u0e27\u0e08\u0e2a\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e32\u0e21<\/span> <\/p>\n
 #identify best cp value to use\nbest <- tree$cptable[which. min<\/span> (tree$cptable[,\" xerror<\/span> \"]),\" CP<\/span> \"]\n\n#produce a pruned tree based on the best cp value\n<\/span>pruned_tree <- prune<\/span> (tree, cp=best)\n\n#plot the pruned tree\n<\/span>prp(pruned_tree,\n    faclen= 0<\/span> , #use full names for factor labels\n    extra= 1<\/span> , #display number of obs. for each terminal node\n    roundint= F<\/span> , #don't round to integers in output\n    digits= 5<\/span> ) #display 5 decimal places in output\n<\/span><\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n
\"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\"<\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e31\u0e14\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e1b\u0e25\u0e32\u0e22 10 \u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14 \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e04\u0e32\u0e23\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e08\u0e30\u0e23\u0e30\u0e1a\u0e38\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e41\u0e25\u0e30\u0e08\u0e33\u0e19\u0e27\u0e19\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e23\u0e2d\u0e14\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e43\u0e19\u0e42\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e14\u0e49\u0e32\u0e19\u0e0b\u0e49\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e38\u0e14 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15 664 \u0e23\u0e32\u0e22 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e23\u0e2d\u0e14\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15 136 \u0e23\u0e32\u0e22<\/span> <\/p>\n
\"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e1c\u0e31\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e43\u0e19<\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 4: \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e31\u0e14\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e08\u0e30\u0e23\u0e2d\u0e14\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15\u0e42\u0e14\u0e22\u0e1e\u0e34\u0e08\u0e32\u0e23\u0e13\u0e32\u0e08\u0e32\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17 \u0e2d\u0e32\u0e22\u0e38 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e40\u0e1e\u0e28<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e1c\u0e39\u0e49\u0e42\u0e14\u0e22\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e0a\u0e32\u0e22\u0e2d\u0e32\u0e22\u0e38 8 \u0e1b\u0e35\u0e41\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e31\u0e49\u0e19 1 \u0e21\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e19\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e2d\u0e14\u0e0a\u0e35\u0e27\u0e34\u0e15 11\/29 = 37.9%<\/span> <\/p>\n
\"\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e43\u0e19\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\"<\/p>\n
 \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e42\u0e04\u0e49\u0e14 R \u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e48<\/a><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a […]<\/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-1219","post","type-post","status-publish","format-standard","hentry","category-3"],"yoast_head":"\n\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e08\u0e31\u0e14\u0e25\u0e33\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e49\u0e19\u0e44\u0e21\u0e49\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 R<\/title>\n<meta name=\"description\" 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