{"id":3120,"date":"2023-07-19T03:05:15","date_gmt":"2023-07-19T03:05:15","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%87%e0%b8%b2%e0%b8%99%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%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b9%80%e0%b8%a0%e0%b8%97-sklearn\/"},"modified":"2023-07-19T03:05:15","modified_gmt":"2023-07-19T03:05:15","slug":"%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%87%e0%b8%b2%e0%b8%99%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%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b9%80%e0%b8%a0%e0%b8%97-sklearn","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%a3%e0%b8%b2%e0%b8%a2%e0%b8%87%e0%b8%b2%e0%b8%99%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%b8%9b%e0%b8%a3%e0%b8%b0%e0%b9%80%e0%b8%a0%e0%b8%97-sklearn\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e43\u0e19 sklearn (\u0e1e\u0e23\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e23\u0e32\u0e43\u0e0a\u0e49 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e27\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e39\u0e48<\/a> \u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e19\u0e23\u0e39\u0e49\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e04\u0e23\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e21\u0e15\u0e23\u0e34\u0e01\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e23\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e21\u0e34\u0e19\u0e04\u0e38\u0e13\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>1. \u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33<\/strong> : \u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>2. \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e04\u0e37\u0e19<\/strong> : \u0e40\u0e1b\u0e2d\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e0b\u0e47\u0e19\u0e15\u0e4c\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07 \u0e40\u0e1b\u0e23\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e40\u0e17\u0e35\u0e22\u0e1a\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e1c\u0e25\u0e1a\u0e27\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e01\u0e34\u0e14\u0e02\u0e36\u0e49\u0e19\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>3. \u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 F1<\/strong> : \u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e09\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e2e\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e21\u0e2d\u0e19\u0e34\u0e01\u0e16\u0e48\u0e27\u0e07\u0e19\u0e49\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e31\u0e01\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e41\u0e25\u0e30\u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e04\u0e37\u0e19 \u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49 1 \u0e21\u0e32\u0e01\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e44\u0e23 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e47\u0e22\u0e34\u0e48\u0e07\u0e14\u0e35\u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 F1: 2* (\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 * \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e04\u0e37\u0e19) \/ (\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 + \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e04\u0e37\u0e19)<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #000000;\">\u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e15\u0e31\u0e27\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e31\u0e14\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49\u0e17\u0e33\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e23\u0e32\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e43\u0e08\u0e44\u0e14\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a <a href=\"https:\/\/statorials.org\/th\/\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07<\/a> \u0e1a\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e43\u0e14<\/span><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e42\u0e0a\u0e04\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e43\u0e19 Python \u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e2a\u0e21 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19 ()<\/strong> \u0e08\u0e32\u0e01\u0e44\u0e25\u0e1a\u0e23\u0e32\u0e23\u0e35 <strong>sklearn<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e31\u0e14\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e19\u0e35\u0e49<\/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\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19\u0e19\u0e35\u0e49\u0e43\u0e19\u0e17\u0e32\u0e07\u0e1b\u0e0f\u0e34\u0e1a\u0e31\u0e15\u0e34<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07: \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e23\u0e32\u0e22\u0e07\u0e32\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e33\u0e41\u0e19\u0e01\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e43\u0e19 sklearn<\/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\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e25\u0e2d\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e17\u0e35\u0e48\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19\u0e41\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e43\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e1a\u0e32\u0e2a\u0e40\u0e01\u0e15\u0e1a\u0e2d\u0e25\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a\u0e27\u0e34\u0e17\u0e22\u0e32\u0e25\u0e31\u0e22 1,000 \u0e04\u0e19\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e2a\u0e39\u0e48 NBA \u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48<\/span><\/p>\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\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e17\u0e33\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01\u0e43\u0e19 Python:<\/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<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\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> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">linear_model<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> LogisticRegression\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">metrics<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> classification_report<\/strong>\n<\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e01\u0e23\u0e2d\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e1a\u0e32\u0e2a\u0e40\u0e01\u0e47\u0e15\u0e1a\u0e2d\u0e25 1,000 \u0e04\u0e19:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#make this example reproducible\n<\/span>n.p. <span style=\"color: #3366ff;\">random<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">seeds<\/span> (1)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#createDataFrame\n<\/span>df = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">DataFrame<\/span> ({' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ': np. <span style=\"color: #3366ff;\">random<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">randint<\/span> (30, size=1000),\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">assists<\/span> ': np. <span style=\"color: #3366ff;\">random<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">randint<\/span> (12, size=1000),\n                   ' <span style=\"color: #ff0000;\">drafted<\/span> ': np. <span style=\"color: #3366ff;\">random<\/span> . <span style=\"color: #3366ff;\">randint<\/span> (2, size=1000)})\n\n<span style=\"color: #008080;\">#view DataFrame\n<\/span>df. <span style=\"color: #3366ff;\">head<\/span> ()\n\n\tpoints assists drafted\n0 5 1 1\n1 11 8 0\n2 12 4 1\n3 8 7 0\n4 9 0 0\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38<\/strong> : \u0e04\u0e48\u0e32 <strong>0<\/strong> \u0e1a\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e22\u0e31\u0e07\u0e44\u0e21\u0e48\u0e44\u0e14\u0e49\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07 \u0e43\u0e19\u0e02\u0e13\u0e30\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e48\u0e32 <strong>1<\/strong> \u0e1a\u0e48\u0e07\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e16\u0e39\u0e01\u0e23\u0e48\u0e32\u0e07\u0e41\u0e25\u0e49\u0e27<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e41\u0e1a\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2d\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e1d\u0e36\u0e01\u0e41\u0e25\u0e30\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a \u0e41\u0e25\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e42\u0e25\u0e08\u0e34\u0e2a\u0e15\u0e34\u0e01:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define the predictor variables and the response variable\n<\/span>X = df[[' <span style=\"color: #ff0000;\">points<\/span> ', ' <span style=\"color: #ff0000;\">assists<\/span> ']]\ny = df[' <span style=\"color: #ff0000;\">drafted<\/span> ']\n\n<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=0.3,random_state=0)  \n\n<\/strong><strong><span style=\"color: #008080;\">#instantiate the model\n<\/span>logistic_regression = LogisticRegression()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit the model using the training data\n<\/span>logistic_regression. <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> (X_train,y_train)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#use model to make predictions on test data\n<\/span>y_pred = logistic_regression. <span style=\"color: #3366ff;\">predict<\/span> (X_test)<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 <strong>Classification_report()<\/strong> \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e1e\u0e34\u0e21\u0e1e\u0e4c\u0e40\u0e21\u0e15\u0e23\u0e34\u0e01\u0e01\u0e32\u0e23\u0e08\u0e31\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e27\u0e14\u0e2b\u0e21\u0e39\u0e48\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e23\u0e32:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#print classification report for model\n<span style=\"color: #000000;\"><span style=\"color: #008000;\">print<\/span> (classification_report(y_test, y_pred))\n\n              precision recall f1-score support\n\n           0 0.51 0.58 0.54 160\n           1 0.43 0.36 0.40 140\n\n    accuracy 0.48 300\n   macro avg 0.47 0.47 0.47 300\nweighted avg 0.47 0.48 0.47 300\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e15\u0e35\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e0a\u0e35\u0e49\u0e41\u0e08\u0e07<\/strong> : \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e27\u0e48\u0e32\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e14\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e17\u0e4c \u0e21\u0e35\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07 <strong>43%<\/strong> \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e04\u0e33\u0e40\u0e15\u0e37\u0e2d\u0e19<\/strong> : \u0e43\u0e19\u0e1a\u0e23\u0e23\u0e14\u0e32\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2b\u0e21\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e17\u0e4c\u0e08\u0e23\u0e34\u0e07 \u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e1c\u0e25\u0e25\u0e31\u0e1e\u0e18\u0e4c\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e16\u0e39\u0e01\u0e15\u0e49\u0e2d\u0e07\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07 <strong>36%<\/strong> \u0e40\u0e17\u0e48\u0e32\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 F1<\/strong> : \u0e04\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 F1: 2* (\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 * \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e04\u0e37\u0e19) \/ (\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33 + \u0e01\u0e32\u0e23\u0e40\u0e23\u0e35\u0e22\u0e01\u0e04\u0e37\u0e19)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e04\u0e30\u0e41\u0e19\u0e19 F1: 2*(.43*.36)\/(.43+.36)<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e23\u0e15\u0e15\u0e34\u0e49\u0e07 F1: <strong>0.40<\/strong> .<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0e40\u0e19\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e07\u0e08\u0e32\u0e01\u0e04\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e43\u0e01\u0e25\u0e49\u0e01\u0e31\u0e1a 1 \u0e21\u0e32\u0e01\u0e19\u0e31\u0e01 \u0e08\u0e36\u0e07\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32\u0e42\u0e21\u0e40\u0e14\u0e25\u0e04\u0e32\u0e14\u0e01\u0e32\u0e23\u0e13\u0e4c\u0e44\u0e14\u0e49\u0e44\u0e21\u0e48\u0e14\u0e35\u0e27\u0e48\u0e32\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e08\u0e30\u0e16\u0e39\u0e01\u0e14\u0e23\u0e32\u0e1f\u0e15\u0e4c\u0e2b\u0e23\u0e37\u0e2d\u0e44\u0e21\u0e48<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0e01\u0e32\u0e23\u0e2a\u0e19\u0e31\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e38\u0e19<\/strong> : \u0e04\u0e48\u0e32\u0e40\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e32\u0e19\u0e35\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e1a\u0e2d\u0e01\u0e40\u0e23\u0e32\u0e27\u0e48\u0e32\u0e21\u0e35\u0e1c\u0e39\u0e49\u0e40\u0e25\u0e48\u0e19\u0e01\u0e35\u0e48\u0e04\u0e19\u0e43\u0e19\u0e41\u0e15\u0e48\u0e25\u0e30\u0e04\u0e25\u0e32\u0e2a\u0e43\u0e19\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e17\u0e14\u0e2a\u0e2d\u0e1a 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