{"id":3010,"date":"2023-07-19T15:56:18","date_gmt":"2023-07-19T15:56:18","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%aa%e0%b8%a3%e0%b8%b8%e0%b8%9b%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%b9%80%e0%b8%8a%e0%b8%b4%e0%b8%87%e0%b9%80%e0%b8%aa%e0%b9%89%e0%b8%99-sklearn\/"},"modified":"2023-07-19T15:56:18","modified_gmt":"2023-07-19T15:56:18","slug":"%e0%b8%aa%e0%b8%a3%e0%b8%b8%e0%b8%9b%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%b9%80%e0%b8%8a%e0%b8%b4%e0%b8%87%e0%b9%80%e0%b8%aa%e0%b9%89%e0%b8%99-sklearn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%aa%e0%b8%a3%e0%b8%b8%e0%b8%9b%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%b9%80%e0%b8%8a%e0%b8%b4%e0%b8%87%e0%b9%80%e0%b8%aa%e0%b9%89%e0%b8%99-sklearn\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01 scikit-learn"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">\u0e1a\u0e48\u0e2d\u0e22\u0e04\u0e23\u0e31\u0e49\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e38\u0e13\u0e2d\u0e32\u0e08\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 <a href=\"https:\/\/scikit-learn.org\/stable\/index.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">scikit-learn<\/a> \u0e43\u0e19 Python<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e19\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2a\u0e35\u0e22\u0e14\u0e32\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48 scikit-learn \u0e44\u0e21\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e21\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e34\u0e40\u0e04\u0e23\u0e32\u0e30\u0e2b\u0e4c\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22 \u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2d\u0e19\u0e38\u0e21\u0e32\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e27\u0e31\u0e15\u0e16\u0e38\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e07\u0e04\u0e4c\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22<\/a> \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19 \u0e2b\u0e32\u0e01\u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 Python \u0e04\u0e38\u0e13\u0e21\u0e35\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e32\u0e07\u0e40\u0e25\u0e37\u0e2d\u0e01:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1.<\/strong> \u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e33\u0e01\u0e31\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07 scikit-learn<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2.<\/strong> \u0e43\u0e0a\u0e49 <a href=\"https:\/\/www.statsmodels.org\/stable\/index.html\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e32\u0e07\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34<\/a> \u0e41\u0e17\u0e19<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34\u0e01\u0e31\u0e1a Pandas DataFrame \u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame\n<span style=\"color: #000000;\">df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">x1<\/span> ': [1, 2, 2, 4, 2, 1, 5, 4, 2, 4, 4],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">x2<\/span> ': [1, 3, 3, 5, 2, 2, 1, 1, 0, 3, 4],\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">y<\/span> ': [76, 78, 85, 88, 72, 69, 94, 94, 88, 92, 90]})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view first five rows of DataFrame\n<\/span>df. <span style=\"color: #3366ff;\">head<\/span> ()\n\n       x1 x2 y\n0 1 1 76\n1 2 3 78\n2 2 3 85\n3 4 5 88\n4 2 2 72\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01 Scikit-Learn<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e32\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\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 <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\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e25\u0e32\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27<\/a> \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 scikit-learn:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">linear_model<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> LinearRegression\n\n<span style=\"color: #008080;\">#initiate linear regression model\n<\/span>model = LinearRegression()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define predictor and response variables\n<\/span>x, y = df[[' <span style=\"color: #ff0000;\">x1<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">x2<\/span> ']], df. <span style=\"color: #3366ff;\">y<\/span>\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit regression model\n<\/span>model. <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> (x,y)\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">\u0e08\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e23\u0e32\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\u0e41\u0e22\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e08\u0e32\u0e01\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e23\u0e27\u0e21\u0e16\u0e36\u0e07 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e04\u0e48\u0e32-r-\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e04\u0e48\u0e32 R-squared<\/a> \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25:<\/span><\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\"><span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008080;\">#display regression coefficients and R-squared value of model<\/span>\n<span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (model. <span style=\"color: #3366ff;\">intercept_<\/span> , model. <span style=\"color: #3366ff;\">coef_<\/span> , model. <span style=\"color: #3366ff;\">score<\/span> (X, y))\n\n70.4828205704 [5.7945 -1.1576] 0.766742556527\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e2d\u0e32\u0e15\u0e4c\u0e1e\u0e38\u0e15\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e44\u0e14\u0e49:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">y = 70.48 + 5.79x <sub>1<\/sub> \u2013 1.16x <sub>2<\/sub><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32 R <sup>2<\/sup> \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e04\u0e37\u0e2d 76.67<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e0b\u0e36\u0e48\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e27\u0e48\u0e32 <strong>76.67%<\/strong> \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e1c\u0e31\u0e19\u0e43\u0e19\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e49\u0e27\u0e22\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e43\u0e19\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e41\u0e21\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e04\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e04\u0e33\u0e41\u0e19\u0e30\u0e19\u0e33\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e46-\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a-f-\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e19\u0e31\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e04\u0e31\u0e0d\u0e42\u0e14\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34 F \u0e42\u0e14\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21<\/a> \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07 \u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e02\u0e2d\u0e07 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22<\/a> \u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e27\u0e31\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19 \u0e46 \u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e14 \u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25.\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e23\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e08\u0e32\u0e01 Statsmodels<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2b\u0e32\u0e01\u0e04\u0e38\u0e13\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e41\u0e22\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e43\u0e19 Python \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e04\u0e37\u0e2d\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08 <strong>statsmodels<\/strong><\/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\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e41\u0e1e\u0e47\u0e04\u0e40\u0e01\u0e08\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e04\u0e39\u0e13\u0e40\u0e14\u0e35\u0e22\u0e27\u0e01\u0e31\u0e19\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e48\u0e2d\u0e19\u0e2b\u0e19\u0e49\u0e32 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e41\u0e22\u0e01\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e2a\u0e23\u0e38\u0e1b\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> statsmodels. <span style=\"color: #3366ff;\">api<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> sm\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define response variable\n<\/span>y = df[' <span style=\"color: #ff0000;\">y<\/span> ']\n\n<span style=\"color: #008080;\">#define predictor variables\n<\/span>x = df[[' <span style=\"color: #ff0000;\">x1<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">x2<\/span> ']]\n\n<span style=\"color: #008080;\">#add constant to predictor variables\n<\/span>x = sm. <span style=\"color: #3366ff;\">add_constant<\/span> (x)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit linear regression model\n<\/span>model = sm. <span style=\"color: #3366ff;\">OLS<\/span> (y,x). <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> ()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view model summary\n<\/span><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> ( <span style=\"color: #3366ff;\">model.summary<\/span> ())\n\n                            OLS Regression Results                            \n==================================================== ============================\nDept. Variable: y R-squared: 0.767\nModel: OLS Adj. R-squared: 0.708\nMethod: Least Squares F-statistic: 13.15\nDate: Fri, 01 Apr 2022 Prob (F-statistic): 0.00296\nTime: 11:10:16 Log-Likelihood: -31.191\nNo. Comments: 11 AIC: 68.38\nDf Residuals: 8 BIC: 69.57\nDf Model: 2                                         \nCovariance Type: non-robust                                         \n==================================================== ============================\n                 coef std err t P&gt;|t| [0.025 0.975]\n-------------------------------------------------- ----------------------------\nconst 70.4828 3.749 18.803 0.000 61.839 79.127\nx1 5.7945 1.132 5.120 0.001 3.185 8.404\nx2 -1.1576 1.065 -1.087 0.309 -3.613 1.298\n==================================================== ============================\nOmnibus: 0.198 Durbin-Watson: 1.240\nProb(Omnibus): 0.906 Jarque-Bera (JB): 0.296\nSkew: -0.242 Prob(JB): 0.862\nKurtosis: 2.359 Cond. No. 10.7\n==================================================== ============================\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e1b\u0e23\u0e14\u0e17\u0e23\u0e32\u0e1a\u0e27\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e04\u0e48\u0e32 R-squared \u0e15\u0e23\u0e07\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e42\u0e14\u0e22 scikit-learn \u0e41\u0e15\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e22\u0e31\u0e07\u0e21\u0e35\u0e2b\u0e19\u0e48\u0e27\u0e22\u0e40\u0e21\u0e15\u0e23\u0e34\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e42\u0e22\u0e0a\u0e19\u0e4c\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e21\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e39\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e44\u0e14\u0e49:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a x <sub>1<\/sub> = 0.001<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e48\u0e32 p \u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a x <sub>2<\/sub> = 0.309<\/span><\/li>\n<\/ul>\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\u0e14\u0e39\u0e2a\u0e16\u0e34\u0e15\u0e34 F \u0e42\u0e14\u0e22\u0e23\u0e27\u0e21\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25, \u0e04\u0e48\u0e32 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21-r-\u0e01\u0e33\u0e25\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">R-squared \u0e17\u0e35\u0e48\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27<\/a> , <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e04\u0e48\u0e32 AIC<\/a> \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25 \u0e41\u0e25\u0e30\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e2d\u0e35\u0e01\u0e21\u0e32\u0e01\u0e21\u0e32\u0e22<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: 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