{"id":4060,"date":"2023-07-13T21:08:59","date_gmt":"2023-07-13T21:08:59","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%a3%e0%b8%b9%e0%b8%9b%e0%b9%81%e0%b8%9a%e0%b8%9a%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%9e%e0%b8%ab%e0%b8%b8%e0%b8%99%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/"},"modified":"2023-07-13T21:08:59","modified_gmt":"2023-07-13T21:08:59","slug":"%e0%b8%a3%e0%b8%b9%e0%b8%9b%e0%b9%81%e0%b8%9a%e0%b8%9a%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%9e%e0%b8%ab%e0%b8%b8%e0%b8%99%e0%b8%b2%e0%b8%a1","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/th\/%e0%b8%a3%e0%b8%b9%e0%b8%9b%e0%b9%81%e0%b8%9a%e0%b8%9a%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%9e%e0%b8%ab%e0%b8%b8%e0%b8%99%e0%b8%b2%e0%b8%a1\/","title":{"rendered":"\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e19\u0e32\u0e21\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 scikit-learn"},"content":{"rendered":"

<\/p>\n

\n

\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e19\u0e32\u0e21<\/a> \u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e17\u0e04\u0e19\u0e34\u0e04\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e44\u0e14\u0e49\u0e40\u0e21\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\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\u0e19\u0e2d\u0e07<\/a> \u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n

\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e40\u0e20\u0e17\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2d\u0e22\u0e39\u0e48\u0e43\u0e19\u0e23\u0e39\u0e1b\u0e41\u0e1a\u0e1a:<\/span><\/p>\n

Y = \u03b2 0<\/sub> +<\/sup> \u03b2 1<\/sub> X + \u03b2 2<\/sub> X 2<\/sup> + \u2026 + \u03b2 \u0e0a\u0e31\u0e48\u0e27\u0e42\u0e21\u0e07<\/sub><\/span><\/p>\n

\u0e42\u0e14\u0e22\u0e17\u0e35\u0e48 h<\/em> \u0e04\u0e37\u0e2d “\u0e14\u0e35\u0e01\u0e23\u0e35” \u0e02\u0e2d\u0e07\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e19\u0e32\u0e21<\/span><\/p>\n

\u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e17\u0e35\u0e25\u0e30\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e19\u0e32\u0e21\u0e43\u0e19 Python \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 sklearn<\/span><\/p>\n

\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 1: \u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25<\/strong><\/span><\/h2>\n

\u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e41\u0e23\u0e01 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e21\u0e32\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e40\u0e23\u0e22\u0e4c NumPy \u0e2a\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e40\u0e01\u0e47\u0e1a\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22\u0e41\u0e25\u0e30\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07:<\/span> <\/p>\n

 import<\/span> matplotlib. pyplot<\/span> as<\/span> plt\nimport<\/span> numpy as<\/span> np\n\n#define predictor and response variables\n<\/span>x = np. array<\/span> ([2, 3, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 11, 12])\ny = np. array<\/span> ([18, 16, 15, 17, 20, 23, 25, 28, 31, 30, 29])\n\n#create scatterplot to visualize relationship between x and y\n<\/span>plt. scatter<\/span> (x,y)\n<\/strong><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 \u0e08\u0e32\u0e01\u0e41\u0e1c\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e01\u0e23\u0e30\u0e08\u0e32\u0e22 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e08\u0e30\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e27\u0e48\u0e32\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07 x \u0e41\u0e25\u0e30 y \u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19<\/span><\/p>\n
 \u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e31\u0e49\u0e19\u0e08\u0e36\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e04\u0e34\u0e14\u0e17\u0e35\u0e48\u0e14\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e08\u0e30\u0e1b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e19\u0e32\u0e21\u0e40\u0e02\u0e49\u0e32\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e08\u0e31\u0e1a\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1e\u0e31\u0e19\u0e18\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e44\u0e21\u0e48\u0e40\u0e0a\u0e34\u0e07\u0e40\u0e2a\u0e49\u0e19\u0e23\u0e30\u0e2b\u0e27\u0e48\u0e32\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e31\u0e49\u0e07\u0e2a\u0e2d\u0e07<\/span><\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 2: \u0e15\u0e34\u0e14\u0e15\u0e31\u0e49\u0e07\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e19\u0e32\u0e21<\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e23\u0e2b\u0e31\u0e2a\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 sklearn \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\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e19\u0e32\u0e21\u0e23\u0e30\u0e14\u0e31\u0e1a 3 \u0e01\u0e31\u0e1a\u0e0a\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 from<\/span> sklearn. preprocessing<\/span> import<\/span> PolynomialFeatures\nfrom<\/span> sklearn. linear_model<\/span> import<\/span> LinearRegression\n\n#specify degree of 3 for polynomial regression model\n#include bias=False means don't force y-intercept to equal zero<\/span>\npoly = PolynomialFeatures(degree= 3<\/span> , include_bias= False<\/span> )\n\n#reshape data to work properly with sklearn\n<\/span>poly_features = poly. fit_transform<\/span> ( x.reshape<\/span> (-1, 1))\n\n#fit polynomial regression model\n<\/span>poly_reg_model = LinearRegression()\npoly_reg_model. fit<\/span> (poly_features,y)\n\n#display model coefficients\n<\/span>print<\/span> (poly_reg_model. intercept_<\/span> , poly_reg_model. coef_<\/span> )\n\n33.62640037532282 [-11.83877127 2.25592957 -0.10889554]\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
 \u0e01\u0e32\u0e23\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e04\u0e48\u0e32\u0e2a\u0e31\u0e21\u0e1b\u0e23\u0e30\u0e2a\u0e34\u0e17\u0e18\u0e34\u0e4c\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e2a\u0e14\u0e07\u0e43\u0e19\u0e41\u0e16\u0e27\u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e40\u0e02\u0e35\u0e22\u0e19\u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e19\u0e32\u0e21\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e1e\u0e2d\u0e14\u0e35\u0e44\u0e14\u0e49\u0e14\u0e31\u0e07\u0e19\u0e35\u0e49:<\/span><\/p>\n
 y = -0.109x 3<\/sup> + 2.256x 2<\/sup> \u2013 11.839x + 33.626<\/span><\/p>\n
 \u0e2a\u0e21\u0e01\u0e32\u0e23\u0e19\u0e35\u0e49\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e43\u0e0a\u0e49\u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e04\u0e49\u0e19\u0e2b\u0e32\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e2b\u0e27\u0e31\u0e07\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e01\u0e33\u0e2b\u0e19\u0e14\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e17\u0e33\u0e19\u0e32\u0e22<\/span><\/p>\n
 \u0e15\u0e31\u0e27\u0e2d\u0e22\u0e48\u0e32\u0e07\u0e40\u0e0a\u0e48\u0e19 \u0e16\u0e49\u0e32 x \u0e04\u0e37\u0e2d 4 \u0e04\u0e48\u0e32\u0e17\u0e35\u0e48\u0e04\u0e32\u0e14\u0e2b\u0e27\u0e31\u0e07\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e15\u0e31\u0e27\u0e41\u0e1b\u0e23\u0e15\u0e2d\u0e1a\u0e2a\u0e19\u0e2d\u0e07 y \u0e08\u0e30\u0e40\u0e1b\u0e47\u0e19 15.39:<\/span><\/p>\n
 y = -0.109(4) 3<\/sup> + 2.256(4) 2<\/sup> \u2013 11.839(4) + 33.626= 15.39<\/span><\/p>\n
 \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38<\/strong> : \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\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e19\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e21\u0e35\u0e14\u0e35\u0e01\u0e23\u0e35\u0e17\u0e35\u0e48\u0e41\u0e15\u0e01\u0e15\u0e48\u0e32\u0e07\u0e01\u0e31\u0e19 \u0e40\u0e1e\u0e35\u0e22\u0e07\u0e40\u0e1b\u0e25\u0e35\u0e48\u0e22\u0e19\u0e04\u0e48\u0e32\u0e02\u0e2d\u0e07\u0e2d\u0e32\u0e23\u0e4c\u0e01\u0e34\u0e27\u0e40\u0e21\u0e19\u0e15\u0e4c \u0e14\u0e35\u0e01\u0e23\u0e35<\/strong> \u0e43\u0e19\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 PolynomialFeatures()<\/strong><\/span><\/p>\n
 \u0e02\u0e31\u0e49\u0e19\u0e15\u0e2d\u0e19\u0e17\u0e35\u0e48 3: \u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e19\u0e32\u0e21<\/span><\/strong><\/h2>\n
 \u0e2a\u0e38\u0e14\u0e17\u0e49\u0e32\u0e22\u0e19\u0e35\u0e49 \u0e40\u0e23\u0e32\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e2a\u0e23\u0e49\u0e32\u0e07\u0e1e\u0e25\u0e47\u0e2d\u0e15\u0e07\u0e48\u0e32\u0e22\u0e46 \u0e40\u0e1e\u0e37\u0e48\u0e2d\u0e43\u0e2b\u0e49\u0e40\u0e2b\u0e47\u0e19\u0e20\u0e32\u0e1e\u0e41\u0e1a\u0e1a\u0e08\u0e33\u0e25\u0e2d\u0e07\u0e01\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e16\u0e2d\u0e22\u0e1e\u0e2b\u0e38\u0e19\u0e32\u0e21\u0e17\u0e35\u0e48\u0e40\u0e2b\u0e21\u0e32\u0e30\u0e01\u0e31\u0e1a\u0e08\u0e38\u0e14\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e14\u0e31\u0e49\u0e07\u0e40\u0e14\u0e34\u0e21:<\/span><\/span> <\/p>\n
 #use model to make predictions on response variable\n<\/span>y_predicted = poly_reg_model. predict<\/span> (poly_features)\n\n#create scatterplot of x vs. y\n<\/span>plt. scatter<\/span> (x,y)\n\n#add line to show fitted polynomial regression model\n<\/span>plt. plot<\/span> (x,y_predicted,color=' purple<\/span> ')\n<\/strong><\/span><\/pre>\n
\"\"<\/p>\n
 \u0e2b\u0e21\u0e32\u0e22\u0e40\u0e2b\u0e15\u0e38<\/strong> : \u0e04\u0e38\u0e13\u0e2a\u0e32\u0e21\u0e32\u0e23\u0e16\u0e14\u0e39\u0e40\u0e2d\u0e01\u0e2a\u0e32\u0e23\u0e09\u0e1a\u0e31\u0e1a\u0e40\u0e15\u0e47\u0e21\u0e2a\u0e33\u0e2b\u0e23\u0e31\u0e1a\u0e1f\u0e31\u0e07\u0e01\u0e4c\u0e0a\u0e31\u0e19 sklearn PolynomialFeatures()<\/strong> \u0e44\u0e14\u0e49\u0e17\u0e35\u0e48\u0e19\u0e35\u0e48<\/a><\/span><\/p>\n
 \u0e41\u0e2b\u0e25\u0e48\u0e07\u0e02\u0e49\u0e2d\u0e21\u0e39\u0e25\u0e40\u0e1e\u0e34\u0e48\u0e21\u0e40\u0e15\u0e34\u0e21<\/span><\/strong><\/span><\/h2>\n
 \u0e1a\u0e17\u0e0a\u0e48\u0e27\u0e22\u0e2a\u0e2d\u0e19\u0e15\u0e48\u0e2d\u0e44\u0e1b\u0e19\u0e35\u0e49\u0e08\u0e30\u0e2d\u0e18\u0e34\u0e1a\u0e32\u0e22\u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e14\u0e33\u0e40\u0e19\u0e34\u0e19\u0e01\u0e32\u0e23\u0e07\u0e32\u0e19\u0e17\u0e31\u0e48\u0e27\u0e44\u0e1b\u0e2d\u0e37\u0e48\u0e19\u0e46 \u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 sklearn:<\/span><\/p>\n
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\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\u0e08\u0e32\u0e01 sklearn<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\u0e01\u0e32\u0e23\u0e04\u0e33\u0e19\u0e27\u0e13\u0e04\u0e27\u0e32\u0e21\u0e41\u0e21\u0e48\u0e19\u0e22\u0e33\u0e17\u0e35\u0e48\u0e2a\u0e21\u0e14\u0e38\u0e25\u0e42\u0e14\u0e22\u0e43\u0e0a\u0e49 sklearn<\/a>
 \u0e27\u0e34\u0e18\u0e35\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<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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