Lasso_Yaneth_Cari
Yaneth Melysia Cari Mamani
2025-10-07
R Markdown
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summary(cars)## speed dist
## Min. : 4.0 Min. : 2.00
## 1st Qu.:12.0 1st Qu.: 26.00
## Median :15.0 Median : 36.00
## Mean :15.4 Mean : 42.98
## 3rd Qu.:19.0 3rd Qu.: 56.00
## Max. :25.0 Max. :120.00Including Plots
You can also embed plots, for example:
plot(pressure)
Note that the echo = FALSE parameter was added to the
code chunk to prevent printing of the R code that generated the
plot.
#Cargar librerias
library(lubridate)##
## Adjuntando el paquete: 'lubridate'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## date, intersect, setdiff, unionlibrary(tseries)## Registered S3 method overwritten by 'quantmod':
## method from
## as.zoo.data.frame zoolibrary(tidyverse)## ── Attaching core tidyverse packages ──────────────────────── tidyverse 2.0.0 ──
## ✔ dplyr 1.1.4 ✔ readr 2.1.5
## ✔ forcats 1.0.1 ✔ stringr 1.5.2
## ✔ ggplot2 4.0.0 ✔ tibble 3.3.0
## ✔ purrr 1.1.0 ✔ tidyr 1.3.1## ── Conflicts ────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
## ℹ Use the conflicted package (<http://conflicted.r-lib.org/>) to force all conflicts to become errorslibrary(car)## Cargando paquete requerido: carData
##
## Adjuntando el paquete: 'car'
##
## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## recode
##
## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## somelibrary(foreign)
library(timsac)
library(lmtest)## Cargando paquete requerido: zoo
##
## Adjuntando el paquete: 'zoo'
##
## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numericlibrary(mFilter)
library(nlme)##
## Adjuntando el paquete: 'nlme'
##
## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## collapselibrary(lmtest)
library(broom)
library(kableExtra)##
## Adjuntando el paquete: 'kableExtra'
##
## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## group_rowslibrary(knitr)
library(MASS)##
## Adjuntando el paquete: 'MASS'
##
## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## selectlibrary(parallel)
library(mlogit)## Cargando paquete requerido: dfidxlibrary(dplyr)
library(tidyr)
library(forecast)##
## Adjuntando el paquete: 'forecast'
##
## The following object is masked from 'package:nlme':
##
## getResponselibrary(stats)
library(quantmod)## Cargando paquete requerido: xts
##
## ######################### Warning from 'xts' package ##########################
## # #
## # The dplyr lag() function breaks how base R's lag() function is supposed to #
## # work, which breaks lag(my_xts). Calls to lag(my_xts) that you type or #
## # source() into this session won't work correctly. #
## # #
## # Use stats::lag() to make sure you're not using dplyr::lag(), or you can add #
## # conflictRules('dplyr', exclude = 'lag') to your .Rprofile to stop #
## # dplyr from breaking base R's lag() function. #
## # #
## # Code in packages is not affected. It's protected by R's namespace mechanism #
## # Set `options(xts.warn_dplyr_breaks_lag = FALSE)` to suppress this warning. #
## # #
## ###############################################################################
##
## Adjuntando el paquete: 'xts'
##
## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## first, last
##
## Cargando paquete requerido: TTRlibrary(foreach)##
## Adjuntando el paquete: 'foreach'
##
## The following objects are masked from 'package:purrr':
##
## accumulate, whenlibrary(ISLR)
library(caret)## Cargando paquete requerido: lattice
##
## Adjuntando el paquete: 'caret'
##
## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## liftlibrary(glmnet)## Cargando paquete requerido: Matrix
##
## Adjuntando el paquete: 'Matrix'
##
## The following objects are masked from 'package:tidyr':
##
## expand, pack, unpack
##
## Loaded glmnet 4.1-10library(pacman)
library(readxl)
pacman::p_load(pacman,dplyr, ggplot2, rio, gridExtra, scales, ggcorrplot, e1071)
#leer train y test
train <- read_excel("train.xlsx")
test1 <- read_excel("test1.xlsx")
#Paquete GLMNET Regression Lasso
#Sintaxis =glmnet(x,y...,alpha=1,nlambda=100..)
#alpha=0 entonces corre Regresion Ridge---->Contrae coeficientes pero no los hace cero
#alpha=1 entonces corre Regresion Lasso----> hace cero algunos coeficentes
#Este paquete estandariza las variables para que esten en la misma escala
#Datos que tenemos
attach(train)
names(train)## [1] "battery_power" "blue" "clock_speed" "dual_sim"
## [5] "fc" "four_g" "int_memory" "m_dep"
## [9] "mobile_wt" "n_cores" "pc" "px_height"
## [13] "px_width" "ram" "sc_h" "sc_w"
## [17] "talk_time" "three_g" "touch_screen" "wifi"
## [21] "price_range"#Las nuevas observaciones(pronosticar)
attach(test1)## The following objects are masked from train:
##
## battery_power, blue, clock_speed, dual_sim, fc, four_g, int_memory,
## m_dep, mobile_wt, n_cores, pc, price_range, px_height, px_width,
## ram, sc_h, sc_w, talk_time, three_g, touch_screen, wifinames(test1)## [1] "battery_power" "blue" "clock_speed" "dual_sim"
## [5] "fc" "four_g" "int_memory" "m_dep"
## [9] "mobile_wt" "n_cores" "pc" "px_height"
## [13] "px_width" "ram" "sc_h" "sc_w"
## [17] "talk_time" "three_g" "touch_screen" "wifi"
## [21] "price_range"summary(train)## battery_power blue clock_speed dual_sim
## Min. : 501.0 Min. :0.000 Min. :0.500 Min. :0.0000
## 1st Qu.: 851.8 1st Qu.:0.000 1st Qu.:0.700 1st Qu.:0.0000
## Median :1226.0 Median :0.000 Median :1.500 Median :1.0000
## Mean :1238.5 Mean :0.495 Mean :1.522 Mean :0.5095
## 3rd Qu.:1615.2 3rd Qu.:1.000 3rd Qu.:2.200 3rd Qu.:1.0000
## Max. :1998.0 Max. :1.000 Max. :3.000 Max. :1.0000
## fc four_g int_memory m_dep
## Min. : 0.000 Min. :0.0000 Min. : 2.00 Min. :0.1000
## 1st Qu.: 1.000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:16.00 1st Qu.:0.2000
## Median : 3.000 Median :1.0000 Median :32.00 Median :0.5000
## Mean : 4.309 Mean :0.5215 Mean :32.05 Mean :0.5018
## 3rd Qu.: 7.000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:48.00 3rd Qu.:0.8000
## Max. :19.000 Max. :1.0000 Max. :64.00 Max. :1.0000
## mobile_wt n_cores pc px_height
## Min. : 80.0 Min. :1.000 Min. : 0.000 Min. : 0.0
## 1st Qu.:109.0 1st Qu.:3.000 1st Qu.: 5.000 1st Qu.: 282.8
## Median :141.0 Median :4.000 Median :10.000 Median : 564.0
## Mean :140.2 Mean :4.521 Mean : 9.916 Mean : 645.1
## 3rd Qu.:170.0 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:15.000 3rd Qu.: 947.2
## Max. :200.0 Max. :8.000 Max. :20.000 Max. :1960.0
## px_width ram sc_h sc_w
## Min. : 500.0 Min. : 256 Min. : 5.00 Min. : 0.000
## 1st Qu.: 874.8 1st Qu.:1208 1st Qu.: 9.00 1st Qu.: 2.000
## Median :1247.0 Median :2146 Median :12.00 Median : 5.000
## Mean :1251.5 Mean :2124 Mean :12.31 Mean : 5.767
## 3rd Qu.:1633.0 3rd Qu.:3064 3rd Qu.:16.00 3rd Qu.: 9.000
## Max. :1998.0 Max. :3998 Max. :19.00 Max. :18.000
## talk_time three_g touch_screen wifi
## Min. : 2.00 Min. :0.0000 Min. :0.000 Min. :0.000
## 1st Qu.: 6.00 1st Qu.:1.0000 1st Qu.:0.000 1st Qu.:0.000
## Median :11.00 Median :1.0000 Median :1.000 Median :1.000
## Mean :11.01 Mean :0.7615 Mean :0.503 Mean :0.507
## 3rd Qu.:16.00 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.000 3rd Qu.:1.000
## Max. :20.00 Max. :1.0000 Max. :1.000 Max. :1.000
## price_range
## Min. :0.00
## 1st Qu.:0.75
## Median :1.50
## Mean :1.50
## 3rd Qu.:2.25
## Max. :3.00summary(test1)## battery_power blue clock_speed dual_sim
## Min. : 501 Min. :0.0000 Min. :0.500 Min. :0.0000
## 1st Qu.: 858 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.600 1st Qu.:0.0000
## Median :1236 Median :0.0000 Median :1.500 Median :1.0000
## Mean :1242 Mean :0.4846 Mean :1.504 Mean :0.5045
## 3rd Qu.:1624 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:2.200 3rd Qu.:1.0000
## Max. :1998 Max. :1.0000 Max. :3.000 Max. :1.0000
## fc four_g int_memory m_dep
## Min. : 0.000 Min. :0.0000 Min. : 2.00 Min. :0.1000
## 1st Qu.: 1.000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:16.00 1st Qu.:0.2000
## Median : 3.000 Median :1.0000 Median :32.00 Median :0.5000
## Mean : 4.293 Mean :0.5173 Mean :32.29 Mean :0.4998
## 3rd Qu.: 7.000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:48.00 3rd Qu.:0.8000
## Max. :18.000 Max. :1.0000 Max. :64.00 Max. :1.0000
## mobile_wt n_cores pc px_height
## Min. : 80.0 Min. :1.000 Min. : 0.00 Min. : 1.0
## 1st Qu.:111.0 1st Qu.:3.000 1st Qu.: 4.00 1st Qu.: 276.0
## Median :141.0 Median :5.000 Median : 9.00 Median : 574.0
## Mean :140.2 Mean :4.581 Mean : 9.69 Mean : 645.6
## 3rd Qu.:169.0 3rd Qu.:7.000 3rd Qu.:15.00 3rd Qu.: 951.0
## Max. :200.0 Max. :8.000 Max. :20.00 Max. :1949.0
## px_width ram sc_h sc_w talk_time
## Min. : 500 Min. : 258 Min. : 5.00 Min. : 0.000 Min. : 2.00
## 1st Qu.: 884 1st Qu.:1185 1st Qu.: 9.00 1st Qu.: 2.000 1st Qu.: 6.00
## Median :1264 Median :2104 Median :13.00 Median : 5.000 Median :11.00
## Mean :1257 Mean :2111 Mean :12.35 Mean : 5.868 Mean :11.03
## 3rd Qu.:1637 3rd Qu.:3056 3rd Qu.:16.00 3rd Qu.: 9.000 3rd Qu.:16.00
## Max. :1998 Max. :3998 Max. :19.00 Max. :18.000 Max. :20.00
## three_g touch_screen wifi price_range
## Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.0000 Min. :0.000
## 1st Qu.:1.0000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.0000 1st Qu.:0.000
## Median :1.0000 Median :0.0000 Median :1.0000 Median :1.000
## Mean :0.7512 Mean :0.4985 Mean :0.5094 Mean :1.477
## 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:1.0000 3rd Qu.:2.000
## Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :1.0000 Max. :3.000#Para conocer las dimensiones de mis datos
dim(train)## [1] 2000 21dim(test1)## [1] 1009 21#Para generar las variables predictoras
x=model.matrix(price_range~.,train)
print(x)## (Intercept) battery_power blue clock_speed dual_sim fc four_g int_memory
## 1 1 842 0 2.2 0 1 0 7
## 2 1 1021 1 0.5 1 0 1 53
## 3 1 563 1 0.5 1 2 1 41
## 4 1 615 1 2.5 0 0 0 10
## 5 1 1821 1 1.2 0 13 1 44
## 6 1 1859 0 0.5 1 3 0 22
## 7 1 1821 0 1.7 0 4 1 10
## 8 1 1954 0 0.5 1 0 0 24
## 9 1 1445 1 0.5 0 0 0 53
## 10 1 509 1 0.6 1 2 1 9
## 11 1 769 1 2.9 1 0 0 9
## 12 1 1520 1 2.2 0 5 1 33
## 13 1 1815 0 2.8 0 2 0 33
## 14 1 803 1 2.1 0 7 0 17
## 15 1 1866 0 0.5 0 13 1 52
## 16 1 775 0 1.0 0 3 0 46
## 17 1 838 0 0.5 0 1 1 13
## 18 1 595 0 0.9 1 7 1 23
## 19 1 1131 1 0.5 1 11 0 49
## 20 1 682 1 0.5 0 4 0 19
## 21 1 772 0 1.1 1 12 0 39
## 22 1 1709 1 2.1 0 1 0 13
## 23 1 1949 0 2.6 1 4 0 47
## 24 1 1602 1 2.8 1 4 1 38
## 25 1 503 0 1.2 1 5 1 8
## 26 1 961 1 1.4 1 0 1 57
## 27 1 519 1 1.6 1 7 1 51
## 28 1 956 0 0.5 0 1 1 41
## 29 1 1453 0 1.6 1 12 1 52
## 30 1 851 0 0.5 0 3 0 21
## 31 1 1579 1 0.5 1 0 0 5
## 32 1 1568 1 0.5 0 16 0 33
## 33 1 1319 1 0.9 0 3 1 41
## 34 1 1310 1 2.2 1 0 1 51
## 35 1 644 1 2.7 0 0 0 22
## 36 1 725 0 1.3 1 16 0 60
## 37 1 589 1 2.3 1 1 0 61
## 38 1 1725 1 1.6 1 6 1 6
## 39 1 790 0 2.0 1 16 1 11
## 40 1 560 0 0.5 1 15 0 50
## 41 1 1347 0 2.9 0 5 0 44
## 42 1 1646 1 2.3 0 8 1 41
## 43 1 1253 1 0.5 1 5 1 5
## 44 1 1656 0 1.0 0 5 1 34
## 45 1 1195 1 2.8 0 1 1 20
## 46 1 1514 0 2.9 0 0 0 27
## 47 1 1723 1 1.1 1 1 0 42
## 48 1 1054 1 1.8 1 3 1 40
## 49 1 578 1 2.6 1 2 1 57
## 50 1 596 0 2.1 1 9 0 64
## 51 1 1547 1 3.0 1 2 1 14
## 52 1 1760 0 1.4 1 5 0 63
## 53 1 1654 1 1.5 1 0 1 43
## 54 1 1457 0 1.9 1 1 1 16
## 55 1 1073 1 0.5 1 0 0 51
## 56 1 1936 0 2.1 1 10 1 46
## 57 1 823 1 2.7 1 13 0 60
## 58 1 987 0 1.3 1 0 1 61
## 59 1 1757 0 0.5 0 8 0 49
## 60 1 1063 0 1.4 1 2 1 48
## 61 1 1484 0 3.0 0 3 0 12
## 62 1 799 1 2.3 0 1 1 63
## 63 1 1156 1 1.2 1 0 1 50
## 64 1 1720 0 2.0 0 15 1 55
## 65 1 702 0 2.6 1 2 1 9
## 66 1 616 0 1.9 1 13 1 44
## 67 1 1358 1 0.5 0 11 1 36
## 68 1 1866 0 1.4 0 0 0 30
## 69 1 1242 0 1.1 1 0 0 10
## 70 1 1166 0 1.5 1 0 1 43
## 71 1 1448 1 0.5 1 6 1 45
## 72 1 1407 1 2.4 0 1 1 22
## 73 1 605 0 1.0 0 8 1 9
## 74 1 1038 0 1.2 0 3 0 43
## 75 1 797 1 2.9 1 4 0 38
## 76 1 819 0 0.6 1 8 1 42
## 77 1 1114 0 2.8 0 4 1 9
## 78 1 1234 1 1.6 1 1 0 33
## 79 1 1199 1 2.5 1 15 1 16
## 80 1 1103 0 1.0 1 6 0 29
## 81 1 1589 1 0.6 1 0 1 58
## 82 1 999 0 2.9 1 11 1 64
## 83 1 1510 1 0.9 1 2 0 45
## 84 1 1008 0 0.8 0 11 0 61
## 85 1 1127 1 2.9 1 5 1 57
## 86 1 1412 1 2.4 0 5 0 25
## 87 1 1496 1 2.0 1 4 0 42
## 88 1 1083 1 2.9 1 1 1 64
## 89 1 668 0 0.5 1 0 0 3
## 90 1 1309 0 1.1 1 0 0 33
## 91 1 1724 0 2.0 1 2 1 57
## 92 1 1977 1 2.0 1 7 1 54
## 93 1 885 0 2.3 1 0 1 15
## 94 1 879 1 2.5 0 11 1 14
## 95 1 1322 0 1.7 1 6 0 7
## 96 1 1137 1 1.0 0 18 0 7
## 97 1 1355 0 2.3 0 10 1 23
## 98 1 1665 1 0.5 0 3 1 60
## 99 1 657 0 2.5 0 0 0 37
## 100 1 593 0 0.5 0 6 0 31
## 101 1 1883 1 0.5 0 3 1 10
## 102 1 1732 1 1.1 0 4 1 12
## 103 1 543 0 0.5 0 0 0 57
## 104 1 1939 1 2.8 1 0 1 55
## 105 1 553 0 2.4 1 1 1 8
## 106 1 832 0 0.7 1 2 1 39
## 107 1 1661 0 1.9 1 5 0 23
## 108 1 1657 1 2.4 0 3 0 42
## 109 1 1135 1 2.0 1 0 0 46
## 110 1 1775 1 1.5 0 3 0 41
## 111 1 783 0 1.8 1 0 1 43
## 112 1 617 1 2.3 0 0 0 32
## 113 1 867 0 1.4 1 0 1 4
## 114 1 1310 1 1.1 1 13 0 7
## 115 1 1804 0 0.5 0 9 1 22
## 116 1 1900 1 2.3 0 1 1 18
## 117 1 909 1 1.4 0 0 0 53
## 118 1 1084 1 2.6 0 3 1 40
## 119 1 1308 0 1.3 1 8 0 46
## 120 1 1778 0 0.5 0 0 0 15
## 121 1 1701 1 1.6 1 3 0 10
## 122 1 772 1 2.4 1 1 1 10
## 123 1 825 1 0.5 1 7 0 52
## 124 1 1379 0 1.1 0 5 1 36
## 125 1 1166 0 2.0 0 3 1 25
## 126 1 1659 0 2.8 0 5 0 16
## 127 1 826 1 2.4 1 0 1 58
## 128 1 1564 0 2.3 0 4 1 25
## 129 1 1957 0 0.9 1 11 0 31
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## 54 0.3 102 3 10 1013 1287 1440 17 8 12
## 55 0.5 145 7 0 690 804 2908 6 0 18
## 56 0.6 104 3 20 667 1036 2552 14 7 13
## 57 0.5 148 8 19 822 1449 905 14 11 17
## 58 0.4 107 3 9 581 820 3963 9 4 20
## 59 0.5 180 6 14 265 713 2056 7 5 4
## 60 1.0 128 5 4 127 683 2910 15 13 9
## 61 0.6 134 3 5 916 969 1457 14 4 20
## 62 0.8 144 8 6 361 975 431 15 6 6
## 63 0.8 159 2 0 322 547 470 7 0 15
## 64 0.5 168 2 18 753 1353 2148 14 2 5
## 65 0.7 141 3 3 504 1570 2955 10 4 19
## 66 0.8 81 3 17 651 1618 3366 18 8 13
## 67 0.3 155 4 14 1565 1858 3068 9 4 4
## 68 0.5 182 3 0 108 1781 3834 16 11 8
## 69 0.6 165 2 1 459 1225 1050 11 1 4
## 70 0.8 80 4 1 205 603 3993 7 1 7
## 71 0.8 138 7 11 570 1724 3378 13 11 2
## 72 0.7 104 4 4 1172 1217 2192 9 7 13
## 73 0.1 142 3 16 160 1026 392 15 6 4
## 74 0.7 141 1 5 4 638 3709 11 0 12
## 75 0.5 90 4 6 763 1413 590 9 2 6
## 76 0.9 188 6 20 339 1242 1814 5 4 13
## 77 0.4 197 3 15 1040 1071 907 10 7 17
## 78 0.6 172 1 3 166 778 1449 11 7 6
## 79 0.2 116 4 20 1168 1552 3448 17 13 10
## 80 0.7 111 6 8 990 1486 1837 8 7 16
## 81 0.9 85 7 7 319 1206 3464 19 10 6
## 82 0.2 199 4 19 1397 1616 2593 14 11 16
## 83 0.9 180 5 3 708 1752 3484 9 6 11
## 84 1.0 114 3 15 1077 1122 2009 10 3 11
## 85 0.8 163 1 13 928 1049 2048 11 5 17
## 86 0.8 96 8 17 516 1894 837 15 9 4
## 87 0.5 182 5 5 96 741 854 16 0 7
## 88 0.8 178 3 11 1025 1118 3210 13 3 4
## 89 0.1 155 5 13 666 1203 2746 9 5 8
## 90 0.5 100 4 14 557 1402 2334 10 1 11
## 91 0.5 177 3 5 1605 1924 2822 19 3 16
## 92 1.0 171 7 18 1226 1242 1971 18 7 14
## 93 0.4 103 7 0 769 802 1410 16 10 5
## 94 0.7 83 6 15 403 1105 349 16 10 2
## 95 0.8 140 3 9 177 1990 1418 19 17 12
## 96 1.0 196 3 19 942 1179 3616 13 5 12
## 97 0.2 132 5 16 651 891 880 19 4 8
## 98 0.2 194 6 18 1572 1684 1601 18 17 14
## 99 0.7 141 2 1 476 961 1412 14 3 18
## 100 0.4 156 7 7 1233 1317 1692 6 2 7
## 101 0.3 146 6 13 836 1739 2600 16 8 20
## 102 0.8 119 8 9 824 881 1308 16 7 11
## 103 0.7 192 5 4 391 984 2413 17 14 15
## 104 0.6 199 4 10 320 520 1047 14 10 18
## 105 0.5 121 7 3 325 902 1204 11 4 8
## 106 0.7 103 4 3 125 1504 1799 5 2 11
## 107 1.0 172 5 10 846 1634 2676 12 6 11
## 108 0.1 198 5 16 1770 1796 2597 18 1 14
## 109 0.3 83 1 4 293 1846 3029 19 17 9
## 110 0.1 163 1 7 1633 1869 2343 19 13 14
## 111 1.0 106 3 4 1198 1471 2016 16 4 18
## 112 0.5 199 7 20 768 874 2213 18 13 7
## 113 0.7 135 6 1 70 1974 790 13 6 3
## 114 1.0 194 5 14 117 513 3182 8 4 5
## 115 0.6 153 7 19 1158 1244 3472 9 1 20
## 116 0.2 89 7 9 1055 1661 2871 12 1 13
## 117 0.3 82 8 0 635 973 3187 12 9 4
## 118 0.9 107 3 11 322 771 1945 15 4 10
## 119 0.9 199 1 12 275 989 488 5 3 9
## 120 0.5 102 3 0 1445 1954 1214 5 0 14
## 121 0.3 194 8 7 550 1338 2598 12 9 6
## 122 0.5 80 4 2 1242 1712 3242 18 11 4
## 123 0.9 130 3 10 597 863 3534 10 4 6
## 124 0.8 200 2 7 538 1376 3426 5 4 17
## 125 0.8 198 5 4 59 1203 2488 13 5 15
## 126 0.6 89 1 20 819 902 3255 19 14 9
## 127 0.3 88 4 1 179 786 2863 9 3 18
## 128 0.5 189 6 17 1259 1965 1496 6 4 7
## 129 0.6 181 3 16 396 1732 3801 12 0 7
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## 131 0.8 99 7 3 262 829 3799 17 7 7
## 132 0.1 184 1 14 622 792 1366 7 0 20
## 133 1.0 197 7 10 327 580 2962 12 9 4
## 134 0.2 195 8 12 522 1056 2399 10 5 7
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## 136 0.5 108 5 0 226 1248 2700 12 3 9
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## 140 0.1 155 8 2 304 1042 1427 9 1 9
## 141 0.1 134 1 18 1590 1926 1324 17 0 17
## 142 0.5 147 3 4 229 616 398 17 0 5
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## 144 0.5 141 7 6 507 1697 2390 12 11 5
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## 146 0.4 141 2 2 756 786 3556 18 12 16
## 147 0.2 148 2 7 387 1269 2196 12 6 19
## 148 0.5 141 7 4 1265 1298 3799 16 1 4
## 149 0.4 199 3 7 1852 1967 2268 13 5 4
## 150 0.8 159 1 7 875 1025 2965 13 10 15
## 151 0.1 147 5 17 140 800 2341 10 1 20
## 152 0.2 190 7 14 577 1359 3557 16 11 12
## 153 0.9 176 6 12 975 1996 1354 16 7 19
## 154 0.7 84 2 9 510 1013 2147 19 1 11
## 155 0.7 166 2 8 583 590 505 12 2 3
## 156 0.9 139 1 6 674 1925 1394 16 10 6
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## 158 0.4 109 6 18 747 826 506 10 0 11
## 159 0.5 198 6 0 1612 1983 3702 17 0 19
## 160 0.7 142 1 16 311 1545 1078 8 0 10
## 161 0.6 96 5 13 116 1533 2945 10 5 16
## 162 0.3 152 6 16 554 621 2981 15 6 7
## 163 0.5 124 5 3 811 1272 490 7 1 4
## 164 0.5 166 1 20 730 1729 536 17 14 4
## 165 0.1 118 8 17 577 1071 2317 16 4 7
## 166 0.8 183 4 8 660 974 3704 17 16 11
## 167 0.9 150 8 4 450 1554 2126 18 9 7
## 168 0.4 160 6 3 1223 1611 2050 7 6 12
## 169 0.2 157 7 8 1109 1937 2462 12 8 10
## 170 0.3 110 4 20 45 1942 1260 9 2 17
## 171 0.5 101 7 6 299 845 3770 5 3 13
## 172 0.1 101 5 5 506 627 1886 17 4 20
## 173 0.2 183 4 8 635 842 3323 9 1 7
## 174 0.3 197 5 4 1045 1737 2060 19 6 12
## 175 1.0 189 5 1 393 1199 3926 16 12 20
## 176 0.8 143 6 15 650 1740 2177 7 5 13
## 177 0.8 93 7 10 433 648 728 14 8 4
## 178 0.1 101 5 1 839 1136 2478 14 8 20
## 179 0.1 197 2 13 1176 1220 2842 16 12 2
## 180 0.4 165 7 4 650 879 1617 17 4 19
## 181 0.3 113 1 20 218 1065 1472 14 7 7
## 182 0.2 178 6 12 564 831 764 19 12 15
## 183 0.1 198 8 5 986 1191 2337 6 1 17
## 184 1.0 84 4 19 561 1631 3965 16 1 6
## 185 0.2 138 5 12 65 588 3693 17 14 16
## 186 0.8 92 3 13 420 500 797 13 2 15
## 187 0.1 95 6 9 1365 1698 1687 11 0 18
## 188 0.1 103 1 17 619 1299 2940 13 9 2
## 189 0.5 151 1 5 849 898 1545 9 5 10
## 190 0.9 150 5 5 611 1381 3834 17 7 13
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## 192 0.2 190 5 15 642 1533 2243 12 10 6
## 193 0.3 150 8 8 1417 1464 3600 17 9 7
## 194 0.2 117 2 6 247 539 3971 18 12 10
## 195 0.1 163 4 15 710 1179 2844 7 5 18
## 196 0.2 117 7 8 718 751 2227 18 10 3
## 197 0.8 94 3 13 1100 1497 1665 17 9 12
## 198 0.7 106 3 7 59 1215 3355 15 2 4
## 199 0.3 93 4 4 938 1948 1866 11 10 14
## 200 0.4 119 3 20 825 1542 1287 13 4 16
## 201 0.6 192 1 0 286 1235 1046 5 4 13
## 202 0.4 173 7 15 1273 1345 1441 7 4 13
## 203 0.3 166 3 9 295 589 690 14 6 6
## 204 0.7 105 7 17 852 1182 2504 6 4 15
## 205 0.1 168 6 19 710 1052 2677 19 15 8
## 206 0.3 115 8 1 1277 1429 2243 11 7 4
## 207 0.3 171 6 17 129 873 2984 13 4 17
## 208 0.7 182 5 16 690 836 1362 5 0 12
## 209 0.1 110 7 4 701 1478 3629 19 15 6
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## 212 0.1 159 8 0 1112 1666 2107 15 9 10
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## 216 1.0 181 3 7 1052 1516 3117 18 5 8
## 217 0.2 181 8 2 541 1499 978 5 3 7
## 218 0.2 194 5 9 55 583 1869 13 1 16
## 219 0.4 112 3 1 809 1958 1179 16 7 20
## 220 0.1 88 5 6 1738 1995 3844 11 8 4
## 221 0.5 133 5 19 404 642 593 19 17 10
## 222 0.5 111 2 10 262 1178 588 6 5 18
## 223 0.5 116 4 12 759 1404 3836 12 11 11
## 224 0.9 123 6 11 42 1040 2669 12 10 13
## 225 0.1 166 4 4 397 1453 2958 14 11 2
## 226 0.2 200 2 5 964 1677 3031 11 6 6
## 227 0.1 109 1 19 233 517 3388 6 4 16
## 228 0.6 128 8 1 1022 1560 2377 18 8 13
## 229 0.1 138 4 19 411 1226 2458 19 16 3
## 230 0.3 127 3 18 954 1200 2766 7 2 7
## 231 0.8 112 5 6 1528 1647 3054 14 10 19
## 232 0.4 105 1 6 416 1308 3791 11 10 6
## 233 0.5 83 8 17 638 1615 625 17 6 13
## 234 0.1 192 3 19 231 687 2227 6 5 20
## 235 0.8 142 2 15 574 637 3256 9 8 6
## 236 0.1 129 1 8 148 1606 707 19 8 19
## 237 0.1 199 5 12 730 1543 1457 18 12 20
## 238 0.1 183 5 16 564 980 3755 7 1 8
## 239 1.0 183 7 1 1290 1441 1733 9 0 11
## 240 0.4 107 4 2 632 1383 720 12 2 11
## 241 0.1 139 8 1 529 1009 3560 11 1 16
## 242 0.5 187 7 0 1273 1754 2311 7 6 7
## 243 0.3 157 6 20 667 860 3846 10 1 3
## 244 0.6 110 5 10 1170 1543 1717 7 1 16
## 245 0.4 129 7 14 169 1108 3704 8 6 11
## 246 0.2 127 7 12 105 673 3800 8 3 14
## 247 0.4 165 2 15 793 1758 278 16 3 11
## 248 0.4 99 4 15 490 886 1767 18 15 11
## 249 0.8 107 5 10 1201 1485 1846 12 5 7
## 250 0.7 105 2 4 246 1038 829 9 0 10
## 251 0.6 183 2 1 417 946 2986 7 1 6
## 252 0.1 93 5 0 1177 1462 2394 17 9 7
## 253 1.0 195 8 7 78 654 2169 6 5 7
## 254 0.2 101 4 7 323 1604 1181 13 5 15
## 255 0.6 131 1 17 707 1882 575 15 9 12
## 256 0.2 190 7 16 457 1816 2977 6 4 2
## 257 0.1 154 4 13 356 765 532 12 8 10
## 258 0.5 141 7 11 936 1398 1702 17 0 5
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## 260 0.5 162 6 17 179 1559 3352 9 1 3
## 261 0.7 178 7 10 1914 1928 1027 6 3 5
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## 263 0.6 191 1 1 156 952 461 7 3 8
## 264 0.7 175 4 10 344 1517 527 10 0 15
## 265 0.8 177 2 16 865 1741 3271 14 0 15
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## 268 0.4 136 6 12 1097 1222 1675 18 4 14
## 269 0.9 93 5 5 372 692 2698 9 6 17
## 270 0.3 148 1 6 1285 1617 1129 12 1 6
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## 272 0.1 89 8 2 302 1247 1210 19 15 4
## 273 0.3 103 1 12 594 1767 3086 17 6 5
## 274 0.6 98 3 14 303 714 1595 8 4 9
## 275 0.9 133 2 15 1858 1935 2332 17 13 14
## 276 0.5 125 4 8 403 1933 2589 19 11 15
## 277 0.8 126 4 13 32 1509 3760 9 5 13
## 278 0.3 144 4 19 590 954 1851 8 2 9
## 279 0.8 177 7 13 235 662 417 8 4 9
## 280 0.4 187 8 4 630 888 294 13 9 11
## 281 1.0 119 6 20 357 527 3576 17 16 9
## 282 0.9 100 3 14 246 820 3945 11 7 18
## 283 0.5 200 7 11 475 1493 927 19 10 18
## 284 0.5 110 3 7 1054 1929 2044 15 5 2
## 285 0.1 158 8 9 555 764 2334 11 5 4
## 286 0.7 164 1 3 607 1092 1477 12 0 6
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## 289 0.8 84 1 20 681 683 1604 14 3 9
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## 292 0.1 151 7 13 410 572 3922 11 1 8
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## 294 0.6 143 5 14 802 1489 2822 15 5 11
## 295 0.3 108 5 5 311 1294 447 15 13 12
## 296 0.7 114 7 1 56 997 1652 5 0 20
## 297 0.3 121 8 19 344 655 3608 15 1 16
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## 302 0.6 181 6 7 63 566 1206 7 1 8
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## 341 0.1 109 3 9 253 1786 3185 8 4 15
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## 372 0.2 131 7 18 481 749 2261 7 6 16
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## 374 0.5 135 7 0 79 681 706 12 9 16
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## 399 0.2 131 4 12 162 619 1892 10 0 15
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## 401 0.2 184 3 12 346 1468 2532 10 5 4
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## 443 0.3 134 7 9 675 1285 3411 12 11 15
## 444 1.0 156 3 16 1792 1850 1175 12 9 6
## 445 0.1 198 7 12 177 1905 301 13 5 13
## 446 0.4 183 2 13 1013 1158 489 15 11 8
## 447 0.9 145 2 13 1058 1325 1733 5 3 8
## 448 0.3 114 5 16 592 772 2756 11 3 4
## 449 0.8 195 1 18 810 1743 2612 8 2 16
## 450 0.7 158 8 3 533 882 1724 5 1 14
## 451 0.2 84 2 10 558 1208 2190 16 12 4
## 452 0.7 107 3 4 681 1050 1900 16 8 19
## 453 0.8 98 3 5 1017 1366 3915 9 8 2
## 454 1.0 178 6 12 765 899 1043 6 2 11
## 455 0.7 154 7 2 1176 1224 3817 8 7 9
## 456 0.7 94 3 19 947 1131 2362 17 2 19
## 457 0.1 95 3 7 1314 1884 1107 7 3 5
## 458 0.4 84 5 14 609 1370 2982 14 9 12
## 459 0.9 106 5 5 754 1497 2042 17 15 19
## 460 0.1 186 4 12 619 867 1343 5 1 9
## 461 0.4 170 7 12 453 681 2610 12 3 10
## 462 0.7 162 7 17 205 884 2335 15 7 7
## 463 0.1 165 8 20 282 1358 1614 17 12 3
## 464 1.0 109 2 14 130 998 1138 9 8 10
## 465 0.6 122 8 15 494 1989 604 16 14 11
## 466 0.8 118 3 10 275 862 3652 14 10 9
## 467 0.9 176 4 6 447 1785 3955 19 4 18
## 468 0.7 133 8 11 281 799 258 11 9 4
## 469 0.1 153 7 0 6 793 1066 11 1 16
## 470 0.3 96 1 12 292 695 1731 9 5 6
## 471 0.7 87 7 13 164 728 3860 7 5 16
## 472 0.1 100 5 10 631 1940 3630 9 7 17
## 473 1.0 174 3 4 897 1304 1965 6 2 6
## 474 0.7 104 4 2 268 1078 1459 6 1 19
## 475 0.8 115 3 7 861 1259 2323 9 8 7
## 476 0.6 120 4 14 331 790 3291 11 2 13
## 477 0.8 159 1 13 1064 1594 3272 18 0 17
## 478 0.3 101 4 18 509 548 918 9 1 12
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## 480 0.1 128 4 4 957 1911 3961 16 14 14
## 481 0.9 114 6 4 494 1649 590 11 3 6
## 482 0.1 95 1 3 236 1264 3701 15 9 8
## 483 0.3 83 5 17 980 1262 463 14 6 11
## 484 0.7 148 2 2 1789 1972 3644 15 10 6
## 485 0.2 142 6 18 831 1484 1713 16 4 10
## 486 0.3 200 4 3 902 1090 429 9 4 14
## 487 0.7 145 5 15 636 1259 2765 13 12 10
## 488 0.3 169 4 14 831 1439 2084 7 1 18
## 489 0.8 186 5 4 518 592 1125 17 10 9
## 490 0.6 109 3 14 233 1777 2048 6 0 18
## 491 0.3 174 6 20 725 870 1223 8 0 18
## 492 1.0 132 1 10 170 1106 3672 5 1 3
## 493 0.2 195 7 9 157 948 3100 17 5 13
## 494 0.8 124 8 9 1142 1393 343 11 8 18
## 495 0.1 155 5 0 840 982 1970 16 8 15
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## 498 0.8 186 2 20 48 644 2180 7 4 16
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## 501 0.1 104 8 16 581 750 1155 7 1 20
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## 520 1.0 187 3 20 691 1580 3777 7 2 13
## 521 0.7 91 1 17 1802 1942 2712 7 2 6
## 522 0.9 135 8 10 751 1582 1434 5 0 11
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## 524 0.3 117 5 11 187 517 3383 16 5 2
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## 534 0.5 182 4 13 628 632 1711 7 3 9
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## 539 0.2 186 6 6 251 1013 3653 7 1 15
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## 541 0.1 166 1 9 767 1665 701 17 15 15
## 542 0.6 176 4 7 1226 1815 3139 6 1 12
## 543 0.1 184 8 9 389 739 2811 7 6 7
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## 548 0.2 146 2 7 1258 1627 2003 8 7 14
## 549 0.9 192 1 3 417 759 3595 7 5 19
## 550 0.5 83 2 4 1345 1416 1726 16 5 19
## 551 0.9 89 5 14 613 1088 3952 8 6 3
## 552 0.5 190 8 6 912 1596 850 5 1 4
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## 563 0.6 190 8 14 762 1864 1897 6 2 15
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## 574 0.9 171 1 1 934 1241 3917 15 5 18
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## 581 0.9 95 8 18 729 1704 3309 15 3 3
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## 606 0.3 139 5 13 183 559 2711 8 2 3
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## 626 0.3 131 4 19 504 1089 2346 13 12 2
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## 635 0.5 87 6 18 1308 1991 3137 12 1 11
## 636 0.5 160 3 11 1002 1256 1756 6 3 17
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## 639 0.9 143 5 8 1248 1511 1432 12 9 9
## 640 0.3 167 8 6 108 1813 1620 17 15 12
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## 643 0.9 95 6 10 295 935 961 16 6 5
## 644 0.8 149 3 3 1058 1421 2608 6 0 2
## 645 0.1 171 5 6 79 1652 514 7 4 13
## 646 0.6 167 8 8 593 672 2304 7 1 18
## 647 0.7 132 5 7 693 1031 933 14 0 5
## 648 0.9 189 1 14 300 527 1896 14 10 20
## 649 0.6 121 4 16 234 739 3655 7 3 20
## 650 0.1 136 1 0 1545 1596 1973 12 9 16
## 651 0.8 128 7 16 59 575 3278 6 3 13
## 652 0.3 107 8 11 1103 1364 2183 8 3 11
## 653 0.2 182 7 18 91 1478 824 15 5 13
## 654 0.2 186 7 20 177 1282 2598 13 5 8
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## 838 0.6 93 1 16 806 1423 2934 8 6 14
## 839 0.5 125 8 5 518 1152 2889 5 2 11
## 840 0.6 191 1 6 519 1577 3315 17 7 14
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## 843 0.5 118 2 10 214 1523 3534 18 17 11
## 844 0.6 169 8 7 859 867 2246 14 11 15
## 845 0.4 95 3 9 342 774 3165 5 0 13
## 846 0.9 105 7 15 713 1513 286 14 4 17
## 847 0.6 200 1 16 172 812 776 7 6 8
## 848 0.7 134 6 18 118 580 3213 15 14 15
## 849 0.4 94 3 18 540 783 716 11 4 14
## 850 0.1 98 2 18 18 662 424 10 5 4
## 851 0.8 137 7 19 987 1081 3486 12 8 18
## 852 0.2 163 4 7 535 697 3237 19 12 9
## 853 0.8 177 2 10 1092 1406 1944 16 6 12
## 854 0.9 80 6 6 327 1001 643 14 2 19
## 855 0.5 107 4 12 517 1995 2317 6 0 12
## 856 0.1 97 8 7 994 1500 1436 16 1 15
## 857 0.5 173 3 3 491 530 3190 5 2 20
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## 882 0.2 122 6 6 215 1125 2547 10 3 5
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## 1049 0.2 165 7 9 868 877 3773 11 9 6
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## 1051 0.8 88 1 7 518 830 1754 17 11 9
## 1052 0.3 103 3 7 663 1805 1904 12 8 13
## 1053 0.4 154 5 4 371 541 2705 17 3 10
## 1054 0.1 102 8 7 1749 1781 3537 16 13 3
## 1055 0.4 154 5 13 586 722 1370 16 3 19
## 1056 0.1 137 2 3 409 646 1222 13 2 7
## 1057 1.0 106 4 7 35 1309 3102 6 0 2
## 1058 0.9 160 6 0 1008 1758 2268 7 5 4
## 1059 0.2 187 8 12 442 1079 2648 7 5 18
## 1060 0.8 175 8 11 983 1087 2173 7 3 19
## 1061 0.1 151 4 6 875 982 3162 19 18 3
## 1062 0.2 124 1 5 952 1191 1368 14 5 17
## 1063 0.6 111 1 17 244 1361 2746 10 4 7
## 1064 0.7 191 6 20 65 1055 619 7 4 8
## 1065 0.7 89 6 6 1749 1767 724 17 3 9
## 1066 0.1 111 3 8 716 1626 912 16 9 6
## 1067 0.7 123 6 19 433 1661 2784 12 6 20
## 1068 0.2 92 6 7 134 521 793 7 3 17
## 1069 0.5 197 1 5 179 1247 560 9 1 10
## 1070 0.6 137 4 20 804 1564 312 5 2 8
## 1071 0.1 88 7 18 787 1515 545 12 0 9
## 1072 0.8 197 7 12 704 822 1591 19 0 2
## 1073 0.6 86 7 1 991 1638 2746 15 5 10
## 1074 0.5 198 3 14 379 932 893 9 6 13
## 1075 0.6 128 6 0 489 710 2514 16 12 7
## 1076 0.2 144 1 12 1518 1883 1032 10 0 8
## 1077 0.4 91 5 7 855 1401 819 8 0 10
## 1078 0.9 111 3 16 1261 1383 3672 15 2 15
## 1079 0.9 156 6 0 115 1791 3833 14 13 17
## 1080 0.1 179 8 3 1203 1432 1482 15 7 17
## 1081 0.2 105 5 4 545 1300 2043 7 5 14
## 1082 0.9 118 6 2 818 1090 1229 16 11 2
## 1083 0.6 129 4 13 42 1262 1816 17 16 15
## 1084 0.7 126 7 20 1103 1637 2166 10 1 4
## 1085 0.7 104 5 1 168 1068 2469 18 6 7
## 1086 0.1 140 5 3 719 755 2575 13 10 7
## 1087 0.4 152 1 13 163 874 1375 15 3 19
## 1088 0.9 146 3 15 1162 1531 1732 6 2 11
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## 1090 0.9 162 2 14 329 656 2301 15 9 8
## 1091 0.7 105 5 3 330 1434 2676 17 8 7
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## 1093 0.1 123 4 15 1140 1983 2248 16 8 13
## 1094 0.9 90 4 13 217 1623 921 14 13 18
## 1095 1.0 89 3 2 271 869 391 5 2 8
## 1096 0.1 185 7 14 444 1555 1719 19 3 18
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## 1099 0.9 130 7 9 253 1764 2693 8 3 7
## 1100 0.1 90 4 0 88 1046 441 15 1 11
## 1101 0.3 178 5 13 334 594 1886 19 11 9
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## 1118 0.3 80 8 19 654 882 2372 14 12 2
## 1119 0.9 138 2 1 853 1781 2574 14 3 5
## 1120 0.8 158 4 17 686 1305 2857 17 14 2
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## 1122 0.1 173 5 20 115 1352 3197 14 9 6
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## 1124 0.9 186 1 6 461 1178 1519 9 4 5
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## 1137 0.7 130 2 3 853 1737 2227 9 2 14
## 1138 0.1 83 2 3 1211 1229 1080 10 0 6
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## 1144 0.8 112 3 11 657 1014 2814 13 3 19
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## 1149 1.0 131 7 1 813 1377 1891 19 13 7
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## 1156 0.5 101 4 1 130 887 2290 13 0 12
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## 1164 0.8 186 8 12 1901 1920 1783 17 3 13
## 1165 0.7 170 3 13 1573 1581 2832 13 7 20
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## 1168 0.3 127 2 0 98 511 3916 13 1 5
## 1169 0.2 182 7 20 703 1011 1882 14 1 14
## 1170 0.3 104 5 12 273 1278 2865 11 6 9
## 1171 0.1 112 8 14 919 1344 757 12 2 16
## 1172 0.3 85 6 12 982 1291 3469 5 4 6
## 1173 0.2 88 3 7 879 896 2399 18 15 17
## 1174 0.7 136 2 1 1287 1892 3300 12 10 20
## 1175 0.4 84 2 9 1109 1247 2719 19 2 9
## 1176 0.3 115 7 12 211 684 3012 14 4 15
## 1177 0.5 187 4 15 1058 1109 2836 6 5 4
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## 1187 0.3 125 8 13 497 618 3105 14 8 5
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## 1195 0.8 187 8 6 1333 1838 1412 13 1 20
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## 1200 0.1 123 2 3 158 747 3305 12 7 2
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## 1225 0.9 184 3 1 1438 1593 262 14 4 20
## 1226 0.4 194 4 9 1446 1988 530 8 4 8
## 1227 0.7 126 3 16 692 1057 3703 13 1 9
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## 1229 0.6 161 1 3 1157 1951 574 10 2 18
## 1230 0.1 130 4 8 454 1473 2632 7 1 15
## 1231 0.4 173 2 6 478 1477 259 12 6 4
## 1232 0.6 198 1 5 217 1106 688 10 7 15
## 1233 0.3 145 6 6 468 741 2554 19 1 12
## 1234 0.3 88 1 6 1107 1656 3859 11 10 17
## 1235 0.3 170 5 13 626 1134 2977 15 12 5
## 1236 0.3 186 7 19 485 922 571 8 7 17
## 1237 0.5 86 7 7 43 627 402 14 7 14
## 1238 0.1 114 5 3 322 1385 878 16 5 17
## 1239 0.5 85 1 19 880 1145 2130 8 3 15
## 1240 0.1 146 2 9 1511 1756 3260 13 1 17
## 1241 0.6 88 8 4 667 711 454 11 8 6
## 1242 0.4 152 7 19 765 1899 2638 19 16 14
## 1243 0.6 156 8 17 614 679 2819 16 13 5
## 1244 1.0 144 4 20 925 1252 1464 7 3 20
## 1245 0.8 113 6 13 1185 1387 1824 11 9 3
## 1246 0.8 139 8 15 1706 1886 876 16 0 5
## 1247 0.3 164 7 9 347 1477 2706 7 5 18
## 1248 0.5 126 2 0 1603 1930 659 14 9 13
## 1249 0.6 124 5 9 806 860 455 9 2 6
## 1250 0.4 163 2 10 1207 1539 2378 17 11 2
## 1251 0.3 103 1 14 431 1144 2278 15 3 18
## 1252 0.5 113 5 3 179 613 3436 16 13 5
## 1253 0.5 88 6 2 423 909 3424 19 2 13
## 1254 0.6 99 6 3 1131 1743 401 5 0 10
## 1255 0.9 126 2 20 925 1469 681 19 18 19
## 1256 0.1 136 6 8 62 544 3212 15 7 7
## 1257 0.7 185 6 12 800 873 3105 7 1 10
## 1258 0.6 105 6 0 211 947 2036 5 1 10
## 1259 0.2 139 7 18 81 1389 3153 16 15 5
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## 1261 0.8 181 1 17 405 519 509 15 12 12
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## 1263 0.9 153 7 12 1619 1651 3900 18 16 2
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## 1269 0.9 143 2 5 1055 1738 2381 14 1 5
## 1270 0.4 134 3 2 220 1838 3366 7 3 11
## 1271 0.9 126 6 17 419 1261 1339 17 0 14
## 1272 0.8 87 4 10 1111 1362 2560 7 3 8
## 1273 0.8 91 2 8 1097 1461 285 19 7 3
## 1274 0.2 131 7 17 447 819 2476 17 1 10
## 1275 0.6 118 1 5 273 1062 1862 16 9 2
## 1276 0.9 170 1 15 590 997 3488 6 4 10
## 1277 0.5 142 8 14 116 598 3178 9 7 10
## 1278 0.2 156 8 3 306 564 733 15 0 14
## 1279 0.1 110 7 7 300 1316 756 14 5 6
## 1280 0.4 170 1 13 1259 1746 3622 17 2 17
## 1281 0.7 174 5 16 1573 1694 1277 14 9 5
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## 1284 0.3 178 6 8 526 1728 2636 12 2 6
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## 1287 0.3 168 3 0 1123 1622 465 12 8 4
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## 1289 0.2 165 5 15 796 1052 1108 12 1 7
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## 1300 0.1 178 3 3 194 1437 437 14 7 17
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## 1324 0.5 86 2 11 1245 1309 2001 11 10 12
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## 1393 0.8 182 5 8 599 1073 780 11 10 5
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## 1414 0.4 109 8 15 1335 1873 2219 9 3 15
## 1415 0.1 126 7 5 1541 1619 1571 12 3 14
## 1416 0.4 101 4 13 382 1163 2107 18 5 16
## 1417 0.2 100 5 19 846 1144 593 9 4 18
## 1418 0.7 119 8 18 960 1925 857 12 4 6
## 1419 0.6 95 5 2 154 941 3518 16 12 7
## 1420 0.3 160 4 4 468 694 1284 17 7 17
## 1421 0.6 147 6 7 1094 1496 545 19 18 16
## 1422 0.1 149 6 10 272 870 3566 9 5 12
## 1423 0.1 173 1 4 165 1103 2821 13 5 17
## 1424 0.7 183 7 5 394 1301 3442 18 16 5
## 1425 0.9 92 6 9 629 1299 1309 12 1 14
## 1426 0.6 88 6 9 831 1713 1179 10 3 18
## 1427 0.8 80 8 20 903 910 1713 16 0 19
## 1428 0.4 169 3 1 923 1759 1663 9 3 14
## 1429 0.6 81 8 19 362 1250 1812 5 0 19
## 1430 0.4 172 4 19 693 850 1384 19 9 2
## 1431 0.5 172 8 4 1250 1435 1348 11 6 7
## 1432 0.2 80 4 6 1135 1923 3957 17 15 6
## 1433 0.5 180 8 13 66 1448 1212 12 8 12
## 1434 0.7 151 8 2 924 1877 3925 8 1 10
## 1435 1.0 115 6 0 204 1132 348 17 11 18
## 1436 0.2 109 5 20 376 1957 1382 12 7 8
## 1437 0.7 141 2 8 1083 1492 980 13 7 16
## 1438 0.5 154 3 9 229 1473 838 14 2 18
## 1439 0.3 91 3 20 875 1316 378 11 6 9
## 1440 0.8 135 4 8 35 991 909 18 4 7
## 1441 0.4 92 4 19 18 903 3632 17 8 19
## 1442 0.3 186 8 1 103 646 3396 5 3 7
## 1443 0.5 196 5 7 105 588 1861 13 10 16
## 1444 0.1 90 6 1 168 540 348 7 5 19
## 1445 0.8 98 4 12 18 1004 2528 11 8 16
## 1446 0.3 169 8 10 659 730 2190 16 10 16
## 1447 0.7 190 8 8 534 855 663 12 4 5
## 1448 0.4 185 6 18 285 512 961 10 7 19
## 1449 0.7 113 4 2 482 1098 1280 8 1 16
## 1450 0.9 141 8 18 1571 1717 2189 7 5 16
## 1451 0.8 140 3 8 605 1193 531 18 10 13
## 1452 0.5 121 4 3 158 1657 2331 18 12 20
## 1453 0.6 114 5 4 1573 1639 794 11 5 9
## 1454 0.1 173 1 8 127 620 2644 7 2 11
## 1455 0.6 198 1 8 343 1431 1666 15 4 20
## 1456 0.1 159 4 0 289 724 2157 8 6 18
## 1457 0.9 151 1 20 1703 1880 1196 10 6 5
## 1458 0.7 150 6 7 1482 1591 2072 10 8 19
## 1459 0.2 91 1 20 907 925 1590 12 0 14
## 1460 0.4 190 8 12 491 1506 2916 16 11 18
## 1461 0.4 120 2 10 287 627 3707 5 1 19
## 1462 0.4 198 6 5 1151 1723 726 11 4 3
## 1463 0.9 184 2 11 1024 1363 3577 17 7 4
## 1464 0.7 158 6 13 1085 1134 2627 18 3 15
## 1465 1.0 146 4 9 991 1803 685 15 11 7
## 1466 0.1 110 6 10 1052 1897 1693 6 2 5
## 1467 0.1 175 6 7 1078 1564 2137 11 8 12
## 1468 0.1 153 8 20 98 977 3696 9 0 3
## 1469 0.5 89 3 2 396 1648 3771 10 3 9
## 1470 0.8 94 4 20 323 978 1342 16 11 4
## 1471 0.6 148 3 0 410 1551 1379 17 1 16
## 1472 0.1 197 3 6 1750 1857 1164 15 12 19
## 1473 0.9 88 1 20 1475 1988 908 18 13 6
## 1474 0.4 127 4 0 1836 1873 1019 19 9 15
## 1475 0.9 113 6 20 283 676 3685 13 1 18
## 1476 0.2 98 1 13 539 1240 1470 12 0 12
## 1477 0.2 189 1 11 440 563 2299 19 9 9
## 1478 0.4 151 8 1 397 800 999 6 2 11
## 1479 0.2 149 1 10 204 1021 3011 7 4 12
## 1480 0.1 117 1 11 347 727 3142 13 0 6
## 1481 0.7 114 6 20 1003 1284 1543 7 5 19
## 1482 0.1 99 4 11 0 1987 3692 13 0 16
## 1483 0.8 145 6 14 264 519 2753 13 7 17
## 1484 0.1 158 2 8 543 703 2156 13 6 6
## 1485 0.5 150 5 15 467 675 2637 8 4 3
## 1486 0.7 104 8 1 875 925 331 11 8 7
## 1487 1.0 125 3 6 1116 1724 1214 12 5 16
## 1488 0.8 196 7 15 1325 1945 2248 19 3 15
## 1489 0.4 196 5 14 1313 1331 3073 19 1 8
## 1490 0.6 134 7 8 552 1802 422 7 6 15
## 1491 0.5 102 3 14 335 679 2293 5 1 2
## 1492 0.7 103 1 14 50 1105 3958 12 2 19
## 1493 0.7 130 1 14 593 1327 432 6 1 10
## 1494 0.1 120 8 12 268 1010 1152 8 3 3
## 1495 0.5 118 6 2 382 1364 1303 8 4 2
## 1496 0.3 169 2 6 443 892 797 6 1 11
## 1497 0.9 179 8 17 576 884 298 8 2 17
## 1498 0.4 147 6 7 596 679 3847 8 0 12
## 1499 0.5 160 3 6 115 636 2110 18 9 6
## 1500 0.9 176 3 7 356 1407 1921 9 2 3
## 1501 0.1 107 2 15 10 1567 2423 17 11 6
## 1502 1.0 132 2 0 1399 1684 1658 15 9 20
## 1503 0.4 160 8 4 68 584 2361 17 8 7
## 1504 0.1 157 4 10 643 790 1380 14 5 14
## 1505 0.5 163 6 18 809 1988 3892 5 1 4
## 1506 0.8 160 5 9 683 1349 315 7 6 20
## 1507 0.3 151 4 16 56 527 2289 10 2 19
## 1508 0.2 185 7 20 492 818 2182 7 3 17
## 1509 0.1 105 6 18 699 1492 2184 13 9 20
## 1510 0.5 92 8 2 290 804 2872 7 2 11
## 1511 0.2 87 6 17 23 826 2367 5 3 15
## 1512 0.9 155 4 10 394 849 1919 12 10 20
## 1513 0.4 84 5 10 713 1742 3296 17 6 14
## 1514 0.9 81 8 10 1063 1205 462 18 7 11
## 1515 0.2 123 1 16 1421 1463 1591 11 9 20
## 1516 0.4 122 2 18 623 816 1593 19 11 2
## 1517 0.1 101 7 17 83 816 2456 7 4 7
## 1518 0.7 199 4 4 1563 1692 2933 16 3 11
## 1519 0.9 197 7 2 777 1995 3154 14 11 7
## 1520 0.8 180 2 4 83 559 3615 5 2 9
## 1521 0.1 87 1 16 203 915 3563 17 10 3
## 1522 0.6 147 8 7 938 1226 1440 17 15 19
## 1523 0.6 117 2 17 1077 1183 1907 15 14 5
## 1524 0.7 89 1 1 773 881 324 14 10 2
## 1525 0.5 104 4 10 332 866 1404 10 3 15
## 1526 0.8 169 4 18 570 1645 2738 18 16 12
## 1527 0.8 156 3 3 742 821 2722 12 6 16
## 1528 0.9 103 8 6 1420 1539 2294 8 7 20
## 1529 0.1 193 1 10 1801 1923 1424 18 4 13
## 1530 1.0 189 8 9 1693 1790 1133 14 3 10
## 1531 0.6 101 6 11 31 1536 555 19 10 11
## 1532 0.6 183 6 5 1098 1373 3785 13 10 14
## 1533 0.2 84 7 19 1765 1786 3675 12 0 12
## 1534 0.8 86 5 10 887 1775 435 9 2 2
## 1535 0.8 193 8 14 760 1964 3183 5 0 4
## 1536 0.8 199 2 15 486 1032 3495 17 4 7
## 1537 0.2 86 3 10 2 660 1853 15 10 18
## 1538 0.4 138 4 12 202 1787 2648 12 0 19
## 1539 0.8 160 7 16 90 1614 2647 14 13 20
## 1540 0.7 146 8 8 469 853 702 19 15 15
## 1541 0.4 189 2 7 86 1546 1836 12 11 18
## 1542 0.2 182 5 16 1180 1350 3894 13 10 9
## 1543 1.0 111 2 19 140 1046 2944 19 17 17
## 1544 0.1 89 8 8 1100 1437 3424 13 11 9
## 1545 0.5 177 1 5 194 892 2678 9 4 14
## 1546 0.7 100 8 8 440 569 2424 12 5 9
## 1547 0.9 82 6 16 1563 1803 2671 15 10 12
## 1548 0.9 199 1 10 163 1011 3078 15 2 6
## 1549 0.3 92 3 1 192 1311 2304 18 4 18
## 1550 0.5 159 2 18 837 1405 1146 6 1 17
## 1551 1.0 108 7 1 356 588 2335 6 4 2
## 1552 1.0 155 7 19 155 663 1422 5 0 15
## 1553 0.1 140 8 1 1032 1776 2096 15 3 3
## 1554 0.1 153 6 3 40 1435 1303 17 16 4
## 1555 0.8 151 2 19 1194 1727 1115 16 2 18
## 1556 0.9 192 5 2 1179 1262 456 12 8 18
## 1557 0.6 104 8 3 902 969 3396 14 2 18
## 1558 0.3 130 2 3 58 963 2750 6 1 14
## 1559 0.2 112 4 19 1385 1780 941 15 8 20
## 1560 0.1 95 6 19 614 1617 2278 13 4 2
## 1561 0.5 172 4 10 672 1088 2273 8 4 8
## 1562 0.7 191 5 0 1088 1718 2355 17 16 2
## 1563 0.1 146 1 10 499 695 2328 17 10 2
## 1564 0.5 182 2 2 157 763 2638 8 4 13
## 1565 0.6 178 6 14 485 1399 558 8 5 13
## 1566 0.9 124 4 4 571 817 1345 16 0 11
## 1567 0.1 154 2 9 431 542 425 7 0 11
## 1568 0.7 115 4 1 499 1090 2192 15 13 9
## 1569 0.6 135 6 2 563 1055 3397 19 15 17
## 1570 0.9 93 7 17 944 1003 1208 14 13 17
## 1571 0.7 124 2 6 1138 1491 267 12 10 16
## 1572 0.9 113 4 10 161 647 3518 7 3 8
## 1573 0.3 164 8 14 126 1575 3122 7 0 4
## 1574 0.3 124 8 2 15 1196 1050 11 9 3
## 1575 0.1 136 2 13 500 1713 3358 17 11 12
## 1576 0.8 138 8 3 203 1771 2929 10 4 17
## 1577 0.3 153 8 5 961 1950 624 9 7 15
## 1578 0.6 132 1 17 608 1970 1598 7 0 8
## 1579 0.1 155 5 1 277 1155 2052 17 6 10
## 1580 0.6 120 6 20 114 1849 1249 16 2 4
## 1581 0.3 154 2 7 630 738 412 17 11 2
## 1582 0.1 122 2 1 404 1742 595 19 0 3
## 1583 0.3 167 7 19 248 755 263 6 5 8
## 1584 0.7 86 8 0 225 1234 2577 17 16 5
## 1585 0.1 193 4 10 699 851 639 6 0 3
## 1586 0.1 141 1 14 649 895 3206 10 9 10
## 1587 1.0 159 5 15 416 1658 1550 7 2 3
## 1588 0.6 171 2 12 1310 1420 1646 12 0 6
## 1589 0.1 200 4 14 930 1983 1930 17 7 15
## 1590 0.7 87 2 7 835 1175 3695 6 5 18
## 1591 0.9 87 8 11 664 1806 3235 6 1 10
## 1592 0.9 191 6 12 460 1583 2334 8 7 14
## 1593 0.7 187 4 19 778 1615 1998 17 4 17
## 1594 0.1 142 1 2 225 1545 2258 10 1 10
## 1595 0.3 121 7 17 785 1118 1869 12 2 7
## 1596 0.6 127 3 13 1581 1713 1825 7 1 4
## 1597 0.1 165 5 2 9 1944 3946 12 5 14
## 1598 0.1 103 7 3 7 1294 436 10 6 15
## 1599 0.7 112 6 2 174 1175 2678 6 0 8
## 1600 0.5 80 1 11 437 638 3887 8 6 7
## 1601 0.1 172 4 16 278 623 1813 16 13 20
## 1602 0.2 134 2 10 1288 1372 817 14 1 16
## 1603 0.2 101 1 17 979 1190 3614 15 12 9
## 1604 0.5 119 8 18 56 1931 2013 11 7 16
## 1605 0.9 154 5 17 913 1429 543 8 7 18
## 1606 0.4 174 8 13 282 710 3400 16 6 13
## 1607 0.2 89 6 4 322 710 2623 17 16 16
## 1608 0.5 105 4 2 1252 1963 2700 9 3 19
## 1609 0.6 116 2 10 1128 1702 1400 11 0 13
## 1610 0.3 170 5 20 606 688 3127 10 7 11
## 1611 0.7 175 5 17 655 1459 2803 19 9 6
## 1612 0.2 150 5 11 954 970 2518 18 17 5
## 1613 0.5 191 6 15 68 1042 3564 7 2 2
## 1614 0.2 145 1 3 134 1197 2515 14 8 4
## 1615 0.2 117 3 7 922 1836 3654 13 9 10
## 1616 0.1 135 8 19 1874 1976 3930 17 1 18
## 1617 0.1 89 7 19 251 599 3476 11 8 17
## 1618 0.2 192 1 12 1362 1853 3242 18 11 4
## 1619 1.0 82 6 8 281 1159 2666 5 4 20
## 1620 0.7 97 8 7 224 1994 1695 13 6 17
## 1621 0.2 189 3 1 778 844 3510 14 4 18
## 1622 0.1 161 8 20 546 1424 3438 14 3 20
## 1623 0.1 97 4 10 397 891 2033 16 9 2
## 1624 1.0 182 1 2 386 1046 1017 11 3 9
## 1625 0.8 193 2 10 214 1970 1686 8 1 8
## 1626 1.0 135 5 12 461 833 862 7 0 20
## 1627 0.3 81 5 14 125 675 957 6 5 11
## 1628 0.1 89 4 12 335 1009 3494 13 3 14
## 1629 1.0 165 4 13 342 1641 3083 8 4 11
## 1630 0.9 131 6 14 625 761 1656 8 4 15
## 1631 0.2 165 2 12 494 509 313 15 1 19
## 1632 0.8 179 8 6 1145 1487 3282 16 2 18
## 1633 0.5 186 6 4 600 1042 3629 19 17 5
## 1634 0.5 169 2 14 484 711 1687 15 5 5
## 1635 0.8 182 4 20 199 679 1149 8 7 18
## 1636 0.8 104 3 7 21 832 3899 5 4 6
## 1637 0.5 134 2 13 885 1811 1783 13 12 10
## 1638 0.5 189 5 13 308 1208 1629 8 6 11
## 1639 0.8 185 1 7 1015 1947 2528 11 8 8
## 1640 0.8 88 7 2 1303 1814 3256 9 6 5
## 1641 1.0 180 8 17 406 1036 2341 10 9 16
## 1642 0.9 151 1 12 124 833 2785 15 10 16
## 1643 0.1 164 3 17 150 1677 3761 13 1 12
## 1644 0.7 199 6 16 108 1963 1513 15 6 2
## 1645 0.6 167 2 7 90 557 2240 10 6 5
## 1646 0.2 194 4 1 588 1809 820 19 18 3
## 1647 0.5 159 2 3 1028 1196 1875 16 8 8
## 1648 0.1 157 3 17 776 1247 920 16 2 10
## 1649 1.0 174 4 14 278 584 3615 18 8 13
## 1650 0.6 88 7 3 897 1103 1412 16 9 5
## 1651 0.2 136 1 13 651 700 361 6 1 10
## 1652 0.3 81 4 8 1010 1684 1540 12 8 3
## 1653 0.8 109 2 9 737 1759 1077 6 1 4
## 1654 0.2 93 5 1 1399 1646 3610 13 7 9
## 1655 0.3 158 6 18 376 1288 512 5 2 6
## 1656 0.5 114 8 20 1117 1330 3024 6 0 20
## 1657 1.0 134 1 17 234 1947 1610 11 0 16
## 1658 1.0 175 1 19 691 1028 2201 17 16 12
## 1659 1.0 162 7 15 380 1550 3338 18 13 11
## 1660 0.2 196 4 9 603 1483 3473 7 3 4
## 1661 0.3 114 8 17 117 681 2203 7 5 15
## 1662 0.2 155 4 11 766 877 940 14 10 15
## 1663 0.6 146 8 9 1499 1952 1155 19 14 12
## 1664 0.1 93 4 0 1175 1578 3872 10 2 7
## 1665 0.2 115 6 6 988 1503 1882 16 6 10
## 1666 0.6 119 8 19 190 1905 1798 16 7 10
## 1667 0.1 96 6 3 674 1375 2598 17 2 3
## 1668 0.6 199 1 7 518 1374 1567 15 2 7
## 1669 0.9 125 1 20 1618 1916 1491 16 2 14
## 1670 0.8 120 2 7 857 989 2003 12 4 3
## 1671 0.9 190 4 6 371 665 3905 6 2 4
## 1672 0.4 111 5 10 73 583 291 19 9 11
## 1673 0.8 118 8 13 98 755 1693 11 4 18
## 1674 0.3 152 4 9 395 1853 1788 13 11 13
## 1675 0.7 112 6 5 1064 1540 3322 18 7 20
## 1676 0.9 80 6 1 712 1726 1751 12 10 20
## 1677 0.4 117 1 14 774 939 1641 14 8 12
## 1678 0.1 178 7 7 1012 1040 2854 10 7 12
## 1679 0.9 101 4 9 730 1148 3115 7 0 2
## 1680 0.1 121 1 9 777 1090 3259 10 1 14
## 1681 0.6 172 8 6 973 1633 1612 17 9 17
## 1682 0.2 127 4 0 245 829 2319 5 4 4
## 1683 0.1 138 5 4 937 1083 1258 17 14 16
## 1684 0.7 158 5 5 937 1164 1543 18 3 10
## 1685 0.3 178 2 15 574 1171 3991 12 4 19
## 1686 0.3 143 1 9 678 1630 3555 5 2 19
## 1687 1.0 87 4 18 82 512 3411 17 16 18
## 1688 0.2 190 8 19 398 1775 524 9 3 4
## 1689 0.4 142 6 14 1096 1570 3541 18 17 4
## 1690 0.3 169 6 7 1419 1698 1998 9 2 4
## 1691 0.9 200 5 0 157 770 3437 11 1 2
## 1692 0.5 114 2 8 430 1207 1637 17 3 11
## 1693 0.4 153 1 14 1524 1848 3064 7 6 3
## 1694 0.6 196 2 19 1649 1829 2855 16 13 7
## 1695 0.5 106 1 12 254 954 1393 9 4 4
## 1696 0.4 138 7 10 1790 1988 1633 18 4 4
## 1697 0.5 127 4 5 1438 1832 2392 10 4 15
## 1698 0.3 82 2 0 1304 1673 3284 15 2 8
## 1699 0.9 117 6 9 813 1180 464 7 5 16
## 1700 0.7 180 7 7 948 1007 1234 19 13 18
## 1701 0.7 139 3 1 1161 1288 292 8 0 6
## 1702 0.4 174 3 9 867 1258 2521 6 5 16
## 1703 0.6 180 5 0 181 1199 2658 15 0 19
## 1704 0.5 91 4 9 754 1532 587 6 3 13
## 1705 0.1 118 4 16 242 1127 2190 18 1 9
## 1706 0.3 110 4 20 405 742 879 16 2 8
## 1707 0.9 80 1 13 1569 1763 1743 7 1 9
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## 1709 0.5 181 7 12 978 1986 3330 14 4 15
## 1710 0.6 153 8 16 725 1882 3564 12 1 17
## 1711 0.4 146 4 14 657 1657 562 17 14 8
## 1712 0.2 82 4 1 1147 1393 1659 11 10 11
## 1713 0.6 183 8 11 910 1566 1816 12 7 7
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## 1715 0.8 131 8 12 26 508 2992 15 3 17
## 1716 0.2 85 8 20 332 764 315 16 7 7
## 1717 0.6 197 7 3 519 533 3249 19 0 12
## 1718 0.7 200 4 1 161 1029 3242 10 1 20
## 1719 0.6 194 4 6 1080 1289 2725 15 10 7
## 1720 0.3 145 4 2 649 1290 586 19 8 19
## 1721 0.4 89 3 8 71 1686 2454 9 8 13
## 1722 1.0 147 4 20 744 1244 804 17 14 16
## 1723 0.2 148 7 14 437 1113 2460 10 5 18
## 1724 0.1 146 1 10 115 1111 1295 18 15 17
## 1725 0.9 139 5 3 547 957 2625 15 11 12
## 1726 0.1 177 2 19 495 1035 1999 15 9 2
## 1727 0.9 153 2 7 1466 1717 2698 11 8 6
## 1728 0.1 129 6 16 117 1115 3742 13 3 13
## 1729 0.1 158 5 3 760 1722 1193 16 13 20
## 1730 0.1 129 7 16 764 1873 3511 16 14 15
## 1731 1.0 192 2 8 776 1005 885 11 1 14
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## 1740 0.7 104 6 5 1230 1263 1794 18 7 19
## 1741 0.6 187 8 18 267 1161 3933 7 0 7
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## 1745 0.5 130 8 0 424 1032 1774 12 8 10
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## 1747 0.3 86 2 9 605 1429 1365 9 3 16
## 1748 0.2 188 3 20 1175 1586 2339 19 2 10
## 1749 0.2 129 2 6 657 938 2049 12 8 5
## 1750 0.8 158 5 1 371 1023 3241 14 11 11
## 1751 0.5 80 4 11 833 1441 867 8 3 3
## 1752 0.7 82 5 9 102 1195 2175 14 4 14
## 1753 0.5 121 2 9 1299 1935 3497 18 10 18
## 1754 0.1 104 4 3 258 1889 609 11 3 5
## 1755 0.2 111 6 1 56 1150 3285 11 5 17
## 1756 0.1 157 1 3 443 708 3684 15 8 6
## 1757 0.1 181 6 6 1279 1793 3586 19 9 8
## 1758 0.5 92 4 9 313 712 2322 19 8 7
## 1759 0.2 180 2 10 523 565 354 10 4 13
## 1760 0.7 128 4 4 919 1482 3204 18 1 9
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## 1765 0.2 82 2 8 358 614 2847 9 2 4
## 1766 0.3 88 8 11 1364 1851 2256 6 1 19
## 1767 0.4 106 7 13 424 1639 1113 14 1 6
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## 1769 0.4 113 6 9 431 1727 3990 14 9 12
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## 1773 0.1 105 3 7 116 1432 2967 7 3 7
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## 1779 0.9 85 3 7 1684 1746 2259 14 12 19
## 1780 0.2 125 3 0 1221 1415 2921 8 5 17
## 1781 0.1 146 3 9 410 1643 1244 14 10 16
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## 1783 0.3 106 5 4 189 1411 2488 8 4 8
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## 1786 0.5 136 4 6 297 918 2090 5 1 13
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## 1789 0.6 80 4 18 1399 1663 1053 14 11 16
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## 1791 0.4 109 5 20 1153 1817 3124 5 0 13
## 1792 0.9 109 2 12 35 510 1672 17 13 19
## 1793 0.2 100 4 7 553 874 1552 10 8 10
## 1794 0.5 83 6 6 46 908 1938 19 8 5
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## 1796 0.9 128 1 11 67 1924 1302 13 7 13
## 1797 0.4 179 4 2 818 1006 2296 12 0 5
## 1798 0.6 152 7 9 1257 1411 575 15 8 7
## 1799 1.0 93 6 20 138 1371 2359 13 6 3
## 1800 0.4 167 5 18 11 1020 3314 6 5 6
## 1801 0.6 147 3 1 889 1635 440 14 10 13
## 1802 1.0 173 6 10 831 1709 2002 17 8 5
## 1803 0.9 161 6 17 713 1854 3167 14 8 20
## 1804 0.4 82 2 6 527 1393 3480 17 16 17
## 1805 0.6 107 2 19 1284 1643 595 10 0 19
## 1806 0.2 85 5 16 911 1220 2466 5 3 18
## 1807 0.2 87 6 6 1047 1534 1337 12 7 14
## 1808 0.8 98 1 17 123 1477 1462 19 18 13
## 1809 0.3 112 8 0 406 681 503 7 3 5
## 1810 0.1 197 7 8 927 1135 2066 9 0 15
## 1811 0.1 196 5 2 407 528 708 17 5 17
## 1812 0.3 103 7 2 1041 1430 2029 10 5 12
## 1813 0.1 121 5 1 781 1364 308 19 17 7
## 1814 0.8 195 4 16 1191 1839 552 6 1 11
## 1815 0.7 89 2 8 103 1760 2082 15 10 12
## 1816 0.6 141 5 7 125 1227 3314 9 7 17
## 1817 0.4 199 4 4 919 1343 3996 12 9 17
## 1818 0.5 109 4 10 536 1656 1795 7 3 4
## 1819 0.2 104 5 15 638 1831 594 16 6 20
## 1820 0.1 155 5 12 639 1087 2473 10 4 9
## 1821 0.1 185 5 2 496 1804 690 5 2 15
## 1822 0.4 157 2 17 686 1418 3845 15 1 4
## 1823 0.1 195 7 0 1064 1985 2004 11 8 9
## 1824 0.5 102 5 16 240 1414 2083 19 15 20
## 1825 0.1 83 6 14 525 704 2661 9 7 4
## 1826 1.0 124 3 10 348 730 1903 8 4 14
## 1827 0.2 196 1 14 1262 1520 2466 8 0 5
## 1828 0.9 106 1 17 1899 1904 3779 9 3 7
## 1829 0.7 139 3 17 258 789 3904 5 1 7
## 1830 0.3 162 6 8 1188 1948 265 8 0 12
## 1831 0.4 200 1 12 730 751 1417 10 4 19
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## attr(,"assign")
## [1] 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20#Para quitar el intercepto
x=model.matrix(price_range~.,train)[,-1]
print(x)## battery_power blue clock_speed dual_sim fc four_g int_memory m_dep
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## 1019 1000 1 0.5 0 12 0 63 0.7
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## 1238 1558 1 2.5 0 2 1 32 0.1
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## 1240 1240 0 1.6 0 0 0 39 0.1
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## 1272 1944 1 1.8 1 0 1 31 0.8
## 1273 1174 0 0.7 1 1 1 25 0.8
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## 1275 1602 0 2.7 0 4 1 46 0.6
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## 1529 1028 1 2.8 0 1 1 30 0.1
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## 1532 1770 1 2.3 0 0 0 9 0.6
## 1533 970 1 1.3 1 5 0 59 0.2
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## 1535 622 1 1.9 1 12 0 11 0.8
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## 38 119 2 18 609 1307 3429 6 5 4 1
## 39 87 6 17 347 730 3169 6 1 2 1
## 40 159 2 20 1448 1613 2150 18 12 11 1
## 41 132 1 14 434 967 2484 18 2 11 1
## 42 185 2 10 1725 1932 3339 18 10 19 1
## 43 152 2 19 685 714 1878 15 0 4 1
## 44 166 3 7 880 1456 1629 15 12 14 1
## 45 110 2 14 1580 1652 504 9 3 12 1
## 46 118 3 1 186 1810 1152 8 3 20 0
## 47 164 8 14 202 1791 3587 10 5 3 1
## 48 196 7 10 27 774 2296 16 12 12 1
## 49 162 8 8 1025 1433 1270 15 3 5 1
## 50 111 8 15 885 1854 3238 16 13 10 0
## 51 198 3 19 1042 1832 2059 5 0 15 1
## 52 127 8 19 1382 1383 2053 19 12 16 0
## 53 109 2 0 546 629 3112 12 5 10 1
## 54 102 3 10 1013 1287 1440 17 8 12 1
## 55 145 7 0 690 804 2908 6 0 18 0
## 56 104 3 20 667 1036 2552 14 7 13 1
## 57 148 8 19 822 1449 905 14 11 17 1
## 58 107 3 9 581 820 3963 9 4 20 1
## 59 180 6 14 265 713 2056 7 5 4 0
## 60 128 5 4 127 683 2910 15 13 9 1
## 61 134 3 5 916 969 1457 14 4 20 1
## 62 144 8 6 361 975 431 15 6 6 1
## 63 159 2 0 322 547 470 7 0 15 1
## 64 168 2 18 753 1353 2148 14 2 5 1
## 65 141 3 3 504 1570 2955 10 4 19 1
## 66 81 3 17 651 1618 3366 18 8 13 1
## 67 155 4 14 1565 1858 3068 9 4 4 1
## 68 182 3 0 108 1781 3834 16 11 8 0
## 69 165 2 1 459 1225 1050 11 1 4 1
## 70 80 4 1 205 603 3993 7 1 7 1
## 71 138 7 11 570 1724 3378 13 11 2 1
## 72 104 4 4 1172 1217 2192 9 7 13 1
## 73 142 3 16 160 1026 392 15 6 4 1
## 74 141 1 5 4 638 3709 11 0 12 1
## 75 90 4 6 763 1413 590 9 2 6 0
## 76 188 6 20 339 1242 1814 5 4 13 1
## 77 197 3 15 1040 1071 907 10 7 17 1
## 78 172 1 3 166 778 1449 11 7 6 0
## 79 116 4 20 1168 1552 3448 17 13 10 1
## 80 111 6 8 990 1486 1837 8 7 16 0
## 81 85 7 7 319 1206 3464 19 10 6 1
## 82 199 4 19 1397 1616 2593 14 11 16 1
## 83 180 5 3 708 1752 3484 9 6 11 0
## 84 114 3 15 1077 1122 2009 10 3 11 1
## 85 163 1 13 928 1049 2048 11 5 17 1
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## 87 182 5 5 96 741 854 16 0 7 0
## 88 178 3 11 1025 1118 3210 13 3 4 1
## 89 155 5 13 666 1203 2746 9 5 8 1
## 90 100 4 14 557 1402 2334 10 1 11 1
## 91 177 3 5 1605 1924 2822 19 3 16 1
## 92 171 7 18 1226 1242 1971 18 7 14 1
## 93 103 7 0 769 802 1410 16 10 5 1
## 94 83 6 15 403 1105 349 16 10 2 1
## 95 140 3 9 177 1990 1418 19 17 12 0
## 96 196 3 19 942 1179 3616 13 5 12 1
## 97 132 5 16 651 891 880 19 4 8 1
## 98 194 6 18 1572 1684 1601 18 17 14 1
## 99 141 2 1 476 961 1412 14 3 18 0
## 100 156 7 7 1233 1317 1692 6 2 7 1
## 101 146 6 13 836 1739 2600 16 8 20 1
## 102 119 8 9 824 881 1308 16 7 11 1
## 103 192 5 4 391 984 2413 17 14 15 1
## 104 199 4 10 320 520 1047 14 10 18 1
## 105 121 7 3 325 902 1204 11 4 8 1
## 106 103 4 3 125 1504 1799 5 2 11 1
## 107 172 5 10 846 1634 2676 12 6 11 0
## 108 198 5 16 1770 1796 2597 18 1 14 1
## 109 83 1 4 293 1846 3029 19 17 9 1
## 110 163 1 7 1633 1869 2343 19 13 14 1
## 111 106 3 4 1198 1471 2016 16 4 18 1
## 112 199 7 20 768 874 2213 18 13 7 0
## 113 135 6 1 70 1974 790 13 6 3 1
## 114 194 5 14 117 513 3182 8 4 5 1
## 115 153 7 19 1158 1244 3472 9 1 20 1
## 116 89 7 9 1055 1661 2871 12 1 13 1
## 117 82 8 0 635 973 3187 12 9 4 1
## 118 107 3 11 322 771 1945 15 4 10 1
## 119 199 1 12 275 989 488 5 3 9 0
## 120 102 3 0 1445 1954 1214 5 0 14 1
## 121 194 8 7 550 1338 2598 12 9 6 0
## 122 80 4 2 1242 1712 3242 18 11 4 1
## 123 130 3 10 597 863 3534 10 4 6 0
## 124 200 2 7 538 1376 3426 5 4 17 1
## 125 198 5 4 59 1203 2488 13 5 15 1
## 126 89 1 20 819 902 3255 19 14 9 0
## 127 88 4 1 179 786 2863 9 3 18 1
## 128 189 6 17 1259 1965 1496 6 4 7 1
## 129 181 3 16 396 1732 3801 12 0 7 1
## 130 100 6 1 713 1398 666 12 10 13 1
## 131 99 7 3 262 829 3799 17 7 7 1
## 132 184 1 14 622 792 1366 7 0 20 1
## 133 197 7 10 327 580 2962 12 9 4 1
## 134 195 8 12 522 1056 2399 10 5 7 1
## 135 89 4 5 313 1264 2338 12 8 20 0
## 136 108 5 0 226 1248 2700 12 3 9 0
## 137 133 6 8 605 669 2235 19 4 4 1
## 138 179 8 7 692 1686 3825 12 11 2 1
## 139 182 7 14 1386 1539 284 12 9 4 1
## 140 155 8 2 304 1042 1427 9 1 9 0
## 141 134 1 18 1590 1926 1324 17 0 17 1
## 142 147 3 4 229 616 398 17 0 5 1
## 143 137 1 5 839 1131 3685 18 17 17 1
## 144 141 7 6 507 1697 2390 12 11 5 1
## 145 134 3 11 436 536 278 19 0 10 1
## 146 141 2 2 756 786 3556 18 12 16 1
## 147 148 2 7 387 1269 2196 12 6 19 0
## 148 141 7 4 1265 1298 3799 16 1 4 1
## 149 199 3 7 1852 1967 2268 13 5 4 0
## 150 159 1 7 875 1025 2965 13 10 15 1
## 151 147 5 17 140 800 2341 10 1 20 1
## 152 190 7 14 577 1359 3557 16 11 12 0
## 153 176 6 12 975 1996 1354 16 7 19 1
## 154 84 2 9 510 1013 2147 19 1 11 1
## 155 166 2 8 583 590 505 12 2 3 0
## 156 139 1 6 674 1925 1394 16 10 6 1
## 157 97 4 4 1125 1989 374 18 4 8 1
## 158 109 6 18 747 826 506 10 0 11 1
## 159 198 6 0 1612 1983 3702 17 0 19 0
## 160 142 1 16 311 1545 1078 8 0 10 0
## 161 96 5 13 116 1533 2945 10 5 16 1
## 162 152 6 16 554 621 2981 15 6 7 1
## 163 124 5 3 811 1272 490 7 1 4 1
## 164 166 1 20 730 1729 536 17 14 4 1
## 165 118 8 17 577 1071 2317 16 4 7 1
## 166 183 4 8 660 974 3704 17 16 11 1
## 167 150 8 4 450 1554 2126 18 9 7 1
## 168 160 6 3 1223 1611 2050 7 6 12 1
## 169 157 7 8 1109 1937 2462 12 8 10 1
## 170 110 4 20 45 1942 1260 9 2 17 1
## 171 101 7 6 299 845 3770 5 3 13 1
## 172 101 5 5 506 627 1886 17 4 20 1
## 173 183 4 8 635 842 3323 9 1 7 1
## 174 197 5 4 1045 1737 2060 19 6 12 1
## 175 189 5 1 393 1199 3926 16 12 20 1
## 176 143 6 15 650 1740 2177 7 5 13 1
## 177 93 7 10 433 648 728 14 8 4 0
## 178 101 5 1 839 1136 2478 14 8 20 1
## 179 197 2 13 1176 1220 2842 16 12 2 1
## 180 165 7 4 650 879 1617 17 4 19 0
## 181 113 1 20 218 1065 1472 14 7 7 1
## 182 178 6 12 564 831 764 19 12 15 1
## 183 198 8 5 986 1191 2337 6 1 17 0
## 184 84 4 19 561 1631 3965 16 1 6 1
## 185 138 5 12 65 588 3693 17 14 16 1
## 186 92 3 13 420 500 797 13 2 15 1
## 187 95 6 9 1365 1698 1687 11 0 18 1
## 188 103 1 17 619 1299 2940 13 9 2 1
## 189 151 1 5 849 898 1545 9 5 10 1
## 190 150 5 5 611 1381 3834 17 7 13 1
## 191 165 1 18 953 984 2505 15 4 15 1
## 192 190 5 15 642 1533 2243 12 10 6 1
## 193 150 8 8 1417 1464 3600 17 9 7 1
## 194 117 2 6 247 539 3971 18 12 10 1
## 195 163 4 15 710 1179 2844 7 5 18 1
## 196 117 7 8 718 751 2227 18 10 3 1
## 197 94 3 13 1100 1497 1665 17 9 12 1
## 198 106 3 7 59 1215 3355 15 2 4 1
## 199 93 4 4 938 1948 1866 11 10 14 1
## 200 119 3 20 825 1542 1287 13 4 16 1
## 201 192 1 0 286 1235 1046 5 4 13 1
## 202 173 7 15 1273 1345 1441 7 4 13 1
## 203 166 3 9 295 589 690 14 6 6 1
## 204 105 7 17 852 1182 2504 6 4 15 1
## 205 168 6 19 710 1052 2677 19 15 8 1
## 206 115 8 1 1277 1429 2243 11 7 4 1
## 207 171 6 17 129 873 2984 13 4 17 1
## 208 182 5 16 690 836 1362 5 0 12 0
## 209 110 7 4 701 1478 3629 19 15 6 1
## 210 142 6 6 309 1460 3559 18 17 6 1
## 211 111 3 1 213 705 2571 11 0 13 1
## 212 159 8 0 1112 1666 2107 15 9 10 1
## 213 135 5 17 199 1077 1022 11 3 13 0
## 214 128 5 16 55 1020 2844 14 9 10 1
## 215 91 1 0 1230 1235 711 9 5 10 1
## 216 181 3 7 1052 1516 3117 18 5 8 1
## 217 181 8 2 541 1499 978 5 3 7 1
## 218 194 5 9 55 583 1869 13 1 16 1
## 219 112 3 1 809 1958 1179 16 7 20 1
## 220 88 5 6 1738 1995 3844 11 8 4 0
## 221 133 5 19 404 642 593 19 17 10 1
## 222 111 2 10 262 1178 588 6 5 18 1
## 223 116 4 12 759 1404 3836 12 11 11 0
## 224 123 6 11 42 1040 2669 12 10 13 1
## 225 166 4 4 397 1453 2958 14 11 2 0
## 226 200 2 5 964 1677 3031 11 6 6 1
## 227 109 1 19 233 517 3388 6 4 16 1
## 228 128 8 1 1022 1560 2377 18 8 13 0
## 229 138 4 19 411 1226 2458 19 16 3 1
## 230 127 3 18 954 1200 2766 7 2 7 0
## 231 112 5 6 1528 1647 3054 14 10 19 0
## 232 105 1 6 416 1308 3791 11 10 6 0
## 233 83 8 17 638 1615 625 17 6 13 1
## 234 192 3 19 231 687 2227 6 5 20 1
## 235 142 2 15 574 637 3256 9 8 6 1
## 236 129 1 8 148 1606 707 19 8 19 1
## 237 199 5 12 730 1543 1457 18 12 20 1
## 238 183 5 16 564 980 3755 7 1 8 1
## 239 183 7 1 1290 1441 1733 9 0 11 1
## 240 107 4 2 632 1383 720 12 2 11 1
## 241 139 8 1 529 1009 3560 11 1 16 1
## 242 187 7 0 1273 1754 2311 7 6 7 1
## 243 157 6 20 667 860 3846 10 1 3 1
## 244 110 5 10 1170 1543 1717 7 1 16 1
## 245 129 7 14 169 1108 3704 8 6 11 1
## 246 127 7 12 105 673 3800 8 3 14 1
## 247 165 2 15 793 1758 278 16 3 11 0
## 248 99 4 15 490 886 1767 18 15 11 1
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## 250 105 2 4 246 1038 829 9 0 10 1
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## 252 93 5 0 1177 1462 2394 17 9 7 0
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## 255 131 1 17 707 1882 575 15 9 12 0
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## 271 114 7 18 1242 1571 468 19 13 6 1
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## 273 103 1 12 594 1767 3086 17 6 5 1
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## 278 144 4 19 590 954 1851 8 2 9 1
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## 433 165 1 2 781 1657 2775 13 8 14 1
## 434 153 6 8 418 1341 1277 13 6 19 1
## 435 111 4 5 126 817 457 17 10 16 1
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## 447 145 2 13 1058 1325 1733 5 3 8 1
## 448 114 5 16 592 772 2756 11 3 4 1
## 449 195 1 18 810 1743 2612 8 2 16 1
## 450 158 8 3 533 882 1724 5 1 14 0
## 451 84 2 10 558 1208 2190 16 12 4 1
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## 453 98 3 5 1017 1366 3915 9 8 2 1
## 454 178 6 12 765 899 1043 6 2 11 1
## 455 154 7 2 1176 1224 3817 8 7 9 1
## 456 94 3 19 947 1131 2362 17 2 19 1
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## 458 84 5 14 609 1370 2982 14 9 12 1
## 459 106 5 5 754 1497 2042 17 15 19 1
## 460 186 4 12 619 867 1343 5 1 9 1
## 461 170 7 12 453 681 2610 12 3 10 1
## 462 162 7 17 205 884 2335 15 7 7 1
## 463 165 8 20 282 1358 1614 17 12 3 1
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## 465 122 8 15 494 1989 604 16 14 11 1
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## 662 192 8 2 1311 1935 273 17 6 3 1
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## 665 147 4 0 706 721 1122 12 9 2 1
## 666 128 4 5 871 1048 707 19 2 5 1
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## 877 184 6 13 1175 1569 654 16 13 6 1
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## 888 182 8 1 519 1545 619 5 3 18 0
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## 1072 197 7 12 704 822 1591 19 0 2 1
## 1073 86 7 1 991 1638 2746 15 5 10 1
## 1074 198 3 14 379 932 893 9 6 13 1
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## 1078 111 3 16 1261 1383 3672 15 2 15 1
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## 1082 118 6 2 818 1090 1229 16 11 2 0
## 1083 129 4 13 42 1262 1816 17 16 15 1
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## 1085 104 5 1 168 1068 2469 18 6 7 1
## 1086 140 5 3 719 755 2575 13 10 7 1
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## 1088 146 3 15 1162 1531 1732 6 2 11 1
## 1089 105 3 12 626 1348 673 10 3 12 1
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## 1092 136 2 10 956 1292 1781 18 3 17 1
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## 1094 90 4 13 217 1623 921 14 13 18 1
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## 1096 185 7 14 444 1555 1719 19 3 18 1
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## 1290 130 5 8 1021 1958 1906 14 5 5 1
## 1291 84 4 11 995 1310 851 8 4 4 1
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## 1498 147 6 7 596 679 3847 8 0 12 1
## 1499 160 3 6 115 636 2110 18 9 6 1
## 1500 176 3 7 356 1407 1921 9 2 3 1
## 1501 107 2 15 10 1567 2423 17 11 6 1
## 1502 132 2 0 1399 1684 1658 15 9 20 1
## 1503 160 8 4 68 584 2361 17 8 7 1
## 1504 157 4 10 643 790 1380 14 5 14 1
## 1505 163 6 18 809 1988 3892 5 1 4 1
## 1506 160 5 9 683 1349 315 7 6 20 1
## 1507 151 4 16 56 527 2289 10 2 19 1
## 1508 185 7 20 492 818 2182 7 3 17 1
## 1509 105 6 18 699 1492 2184 13 9 20 1
## 1510 92 8 2 290 804 2872 7 2 11 1
## 1511 87 6 17 23 826 2367 5 3 15 1
## 1512 155 4 10 394 849 1919 12 10 20 1
## 1513 84 5 10 713 1742 3296 17 6 14 0
## 1514 81 8 10 1063 1205 462 18 7 11 1
## 1515 123 1 16 1421 1463 1591 11 9 20 1
## 1516 122 2 18 623 816 1593 19 11 2 1
## 1517 101 7 17 83 816 2456 7 4 7 1
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## 1519 197 7 2 777 1995 3154 14 11 7 1
## 1520 180 2 4 83 559 3615 5 2 9 1
## 1521 87 1 16 203 915 3563 17 10 3 0
## 1522 147 8 7 938 1226 1440 17 15 19 1
## 1523 117 2 17 1077 1183 1907 15 14 5 1
## 1524 89 1 1 773 881 324 14 10 2 1
## 1525 104 4 10 332 866 1404 10 3 15 1
## 1526 169 4 18 570 1645 2738 18 16 12 1
## 1527 156 3 3 742 821 2722 12 6 16 1
## 1528 103 8 6 1420 1539 2294 8 7 20 1
## 1529 193 1 10 1801 1923 1424 18 4 13 1
## 1530 189 8 9 1693 1790 1133 14 3 10 0
## 1531 101 6 11 31 1536 555 19 10 11 1
## 1532 183 6 5 1098 1373 3785 13 10 14 1
## 1533 84 7 19 1765 1786 3675 12 0 12 0
## 1534 86 5 10 887 1775 435 9 2 2 1
## 1535 193 8 14 760 1964 3183 5 0 4 1
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## 1538 138 4 12 202 1787 2648 12 0 19 1
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## 1541 189 2 7 86 1546 1836 12 11 18 1
## 1542 182 5 16 1180 1350 3894 13 10 9 1
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## 1573 164 8 14 126 1575 3122 7 0 4 0
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## 1583 167 7 19 248 755 263 6 5 8 0
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## 1591 87 8 11 664 1806 3235 6 1 10 1
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## 1599 112 6 2 174 1175 2678 6 0 8 1
## 1600 80 1 11 437 638 3887 8 6 7 1
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## 1605 154 5 17 913 1429 543 8 7 18 0
## 1606 174 8 13 282 710 3400 16 6 13 0
## 1607 89 6 4 322 710 2623 17 16 16 0
## 1608 105 4 2 1252 1963 2700 9 3 19 1
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## 1613 191 6 15 68 1042 3564 7 2 2 1
## 1614 145 1 3 134 1197 2515 14 8 4 1
## 1615 117 3 7 922 1836 3654 13 9 10 1
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## 1617 89 7 19 251 599 3476 11 8 17 1
## 1618 192 1 12 1362 1853 3242 18 11 4 1
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## 1620 97 8 7 224 1994 1695 13 6 17 1
## 1621 189 3 1 778 844 3510 14 4 18 1
## 1622 161 8 20 546 1424 3438 14 3 20 0
## 1623 97 4 10 397 891 2033 16 9 2 1
## 1624 182 1 2 386 1046 1017 11 3 9 1
## 1625 193 2 10 214 1970 1686 8 1 8 1
## 1626 135 5 12 461 833 862 7 0 20 1
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## 1647 159 2 3 1028 1196 1875 16 8 8 1
## 1648 157 3 17 776 1247 920 16 2 10 1
## 1649 174 4 14 278 584 3615 18 8 13 1
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## 1651 136 1 13 651 700 361 6 1 10 0
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## 1668 199 1 7 518 1374 1567 15 2 7 1
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## 1673 118 8 13 98 755 1693 11 4 18 1
## 1674 152 4 9 395 1853 1788 13 11 13 1
## 1675 112 6 5 1064 1540 3322 18 7 20 0
## 1676 80 6 1 712 1726 1751 12 10 20 1
## 1677 117 1 14 774 939 1641 14 8 12 1
## 1678 178 7 7 1012 1040 2854 10 7 12 1
## 1679 101 4 9 730 1148 3115 7 0 2 1
## 1680 121 1 9 777 1090 3259 10 1 14 1
## 1681 172 8 6 973 1633 1612 17 9 17 1
## 1682 127 4 0 245 829 2319 5 4 4 0
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## 1684 158 5 5 937 1164 1543 18 3 10 0
## 1685 178 2 15 574 1171 3991 12 4 19 1
## 1686 143 1 9 678 1630 3555 5 2 19 1
## 1687 87 4 18 82 512 3411 17 16 18 1
## 1688 190 8 19 398 1775 524 9 3 4 0
## 1689 142 6 14 1096 1570 3541 18 17 4 1
## 1690 169 6 7 1419 1698 1998 9 2 4 0
## 1691 200 5 0 157 770 3437 11 1 2 1
## 1692 114 2 8 430 1207 1637 17 3 11 1
## 1693 153 1 14 1524 1848 3064 7 6 3 1
## 1694 196 2 19 1649 1829 2855 16 13 7 1
## 1695 106 1 12 254 954 1393 9 4 4 1
## 1696 138 7 10 1790 1988 1633 18 4 4 1
## 1697 127 4 5 1438 1832 2392 10 4 15 1
## 1698 82 2 0 1304 1673 3284 15 2 8 1
## 1699 117 6 9 813 1180 464 7 5 16 1
## 1700 180 7 7 948 1007 1234 19 13 18 1
## 1701 139 3 1 1161 1288 292 8 0 6 1
## 1702 174 3 9 867 1258 2521 6 5 16 1
## 1703 180 5 0 181 1199 2658 15 0 19 1
## 1704 91 4 9 754 1532 587 6 3 13 0
## 1705 118 4 16 242 1127 2190 18 1 9 1
## 1706 110 4 20 405 742 879 16 2 8 1
## 1707 80 1 13 1569 1763 1743 7 1 9 0
## 1708 156 4 20 105 1099 1181 16 0 18 1
## 1709 181 7 12 978 1986 3330 14 4 15 1
## 1710 153 8 16 725 1882 3564 12 1 17 1
## 1711 146 4 14 657 1657 562 17 14 8 1
## 1712 82 4 1 1147 1393 1659 11 10 11 1
## 1713 183 8 11 910 1566 1816 12 7 7 0
## 1714 156 5 9 295 503 1338 16 8 5 1
## 1715 131 8 12 26 508 2992 15 3 17 1
## 1716 85 8 20 332 764 315 16 7 7 1
## 1717 197 7 3 519 533 3249 19 0 12 0
## 1718 200 4 1 161 1029 3242 10 1 20 0
## 1719 194 4 6 1080 1289 2725 15 10 7 0
## 1720 145 4 2 649 1290 586 19 8 19 1
## 1721 89 3 8 71 1686 2454 9 8 13 1
## 1722 147 4 20 744 1244 804 17 14 16 0
## 1723 148 7 14 437 1113 2460 10 5 18 1
## 1724 146 1 10 115 1111 1295 18 15 17 1
## 1725 139 5 3 547 957 2625 15 11 12 1
## 1726 177 2 19 495 1035 1999 15 9 2 1
## 1727 153 2 7 1466 1717 2698 11 8 6 1
## 1728 129 6 16 117 1115 3742 13 3 13 1
## 1729 158 5 3 760 1722 1193 16 13 20 1
## 1730 129 7 16 764 1873 3511 16 14 15 1
## 1731 192 2 8 776 1005 885 11 1 14 1
## 1732 167 5 7 53 1504 1044 8 7 11 1
## 1733 194 5 19 371 1702 2548 6 1 5 1
## 1734 132 2 1 728 818 2940 13 0 15 1
## 1735 199 5 7 1791 1896 3966 17 15 2 1
## 1736 121 8 20 606 1316 3484 11 10 16 1
## 1737 90 1 3 1225 1717 1246 12 2 20 0
## 1738 83 3 8 419 736 2757 17 12 15 1
## 1739 136 3 18 367 1264 2378 18 3 4 1
## 1740 104 6 5 1230 1263 1794 18 7 19 1
## 1741 187 8 18 267 1161 3933 7 0 7 1
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## 1743 110 8 8 705 1905 783 6 1 11 1
## 1744 182 5 6 214 679 3094 12 4 20 0
## 1745 130 8 0 424 1032 1774 12 8 10 1
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## 1751 80 4 11 833 1441 867 8 3 3 1
## 1752 82 5 9 102 1195 2175 14 4 14 0
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## 1754 104 4 3 258 1889 609 11 3 5 1
## 1755 111 6 1 56 1150 3285 11 5 17 1
## 1756 157 1 3 443 708 3684 15 8 6 1
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## 1758 92 4 9 313 712 2322 19 8 7 1
## 1759 180 2 10 523 565 354 10 4 13 1
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## 1767 106 7 13 424 1639 1113 14 1 6 0
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## 1773 105 3 7 116 1432 2967 7 3 7 1
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## 1785 152 2 15 148 742 2927 15 6 3 1
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## 1787 190 4 16 1050 1726 2131 7 2 6 1
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## 1791 109 5 20 1153 1817 3124 5 0 13 1
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## 1797 179 4 2 818 1006 2296 12 0 5 1
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## 1800 167 5 18 11 1020 3314 6 5 6 1
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## 1802 173 6 10 831 1709 2002 17 8 5 1
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## 1805 107 2 19 1284 1643 595 10 0 19 1
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## 1812 103 7 2 1041 1430 2029 10 5 12 1
## 1813 121 5 1 781 1364 308 19 17 7 1
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## 1824 102 5 16 240 1414 2083 19 15 20 0
## 1825 83 6 14 525 704 2661 9 7 4 1
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## 1830 162 6 8 1188 1948 265 8 0 12 1
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## 1852 131 4 14 334 1079 3454 17 11 2 1
## 1853 195 4 4 931 1811 819 10 3 4 1
## 1854 185 6 19 921 1351 435 12 9 3 0
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## 1856 125 6 19 1057 1931 650 17 0 10 1
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## 1872 100 7 20 861 1888 2355 14 7 6 1
## 1873 105 3 0 426 1629 1308 5 0 2 1
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## 1879 94 4 0 4 1351 2517 16 8 7 1
## 1880 187 1 4 1001 1176 1389 17 8 8 1
## 1881 188 5 20 334 896 2522 10 5 2 1
## 1882 116 5 16 453 963 1885 10 9 7 1
## 1883 196 7 20 952 1726 704 14 5 4 1
## 1884 163 6 10 321 1870 953 18 11 20 0
## 1885 108 1 18 1451 1469 3206 16 15 4 0
## 1886 94 1 14 1048 1123 928 12 10 9 0
## 1887 101 4 20 398 724 2177 12 2 17 0
## 1888 187 3 1 417 520 2610 10 1 11 1
## 1889 186 7 20 470 844 489 9 4 2 1
## 1890 128 8 8 1217 1670 3839 17 3 11 1
## 1891 181 1 13 298 1037 1861 8 5 17 1
## 1892 176 2 6 36 642 299 6 2 10 0
## 1893 182 2 12 85 1451 340 16 5 16 1
## 1894 102 5 18 655 1255 3606 10 0 5 1
## 1895 91 4 4 167 990 799 7 3 9 1
## 1896 134 6 12 212 623 2367 11 7 10 1
## 1897 123 3 9 617 1386 445 10 8 10 1
## 1898 122 1 16 271 1769 3927 8 3 7 1
## 1899 157 5 9 159 1738 3756 17 5 12 1
## 1900 162 4 20 786 872 770 14 1 15 0
## 1901 138 1 9 46 562 1641 7 2 13 1
## 1902 197 8 2 645 1275 2343 17 12 15 1
## 1903 122 4 15 1371 1677 2787 10 8 7 1
## 1904 169 5 2 881 1382 2495 8 7 16 0
## 1905 158 5 4 449 790 3208 11 9 4 1
## 1906 146 7 11 338 534 1234 7 4 14 1
## 1907 97 8 0 1332 1814 1069 7 6 7 1
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## 1909 103 5 11 256 823 3585 10 1 10 1
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## 1912 97 2 0 1210 1989 340 17 13 4 1
## 1913 169 8 8 789 1211 2282 5 2 17 1
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## 1915 162 2 8 110 1317 968 6 2 2 1
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## 1918 101 7 9 253 590 696 14 7 3 1
## 1919 97 7 11 317 1805 2782 7 0 17 1
## 1920 136 2 7 183 661 755 18 3 9 1
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y=train$price_range
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## [1370] 2 0 2 2 0 3 1 0 3 0 1 3 3 0 0 1 1 3 2 3 0 2 1 0 0 0 0 3 0 0 0 3 0 2 2 0 1
## [1407] 1 2 0 0 1 1 0 2 2 2 0 1 3 0 0 2 2 3 1 1 1 1 2 1 1 3 0 3 0 1 0 0 0 0 3 2 1
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## [1555] 1 0 3 2 0 2 2 2 2 1 0 0 0 1 2 1 0 3 2 0 3 2 0 1 2 1 0 0 0 2 0 3 1 1 2 3 3
## [1592] 2 1 2 1 2 3 0 2 3 1 0 3 1 0 2 1 2 1 2 3 2 3 2 3 3 3 3 2 2 2 3 1 1 1 0 0 3
## [1629] 2 1 0 3 3 1 0 3 2 1 2 3 2 2 3 1 1 1 1 0 2 1 0 1 0 3 0 3 1 1 3 3 1 1 1 3 2
## [1666] 1 3 1 1 2 3 0 1 1 3 2 1 2 2 3 2 1 1 1 3 3 3 0 3 2 3 1 3 2 1 2 3 3 0 0 0 2
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## [1740] 1 3 0 0 2 1 0 1 2 1 3 0 1 3 0 2 3 3 2 0 3 1 1 0 2 2 2 0 3 3 0 3 2 3 0 2 0
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## [1851] 0 3 0 0 0 0 3 3 2 0 0 0 0 3 0 2 3 2 3 3 2 3 1 0 2 0 0 1 1 1 2 2 0 0 3 0 1
## [1888] 2 0 3 1 0 0 3 0 1 0 3 3 0 1 2 2 2 3 0 1 3 3 1 3 0 1 0 0 2 1 0 2 0 3 1 0 2
## [1925] 1 2 1 3 0 2 3 1 1 1 2 1 3 2 2 2 2 3 1 0 0 0 0 2 1 2 1 0 1 3 0 3 0 3 3 1 2
## [1962] 0 2 1 1 0 2 1 0 2 2 1 0 3 1 3 0 2 1 1 1 1 2 2 1 3 1 0 1 1 0 3 0 3 3 0 2 3
## [1999] 0 3lasso.model=glmnet(x,y,alpha =1)
dim(coef(lasso.model))## [1] 21 69Coeflasso=coef(lasso.model)
print(Coeflasso)## 21 x 69 sparse Matrix of class "dgCMatrix"## [[ suppressing 69 column names 's0', 's1', 's2' ... ]]##
## (Intercept) 1.5 1.321588e+00 1.1590246798 1.0109034902 0.8759409787
## battery_power . . . . .
## blue . . . . .
## clock_speed . . . . .
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## four_g . . . . .
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## sc_w . . . . .
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##
## (Intercept) 0.7529681648 0.6409199168 0.5388257263 0.4458013023 0.3610409118
## battery_power . . . . .
## blue . . . . .
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## sc_h . . . . .
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## three_g . . . . .
## touch_screen . . . . .
## wifi . . . . .
##
## (Intercept) 0.2838104007 0.2134408354 0.1493227083 0.0909006590 0.0376686634
## battery_power . . . . .
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## ram 0.0005725366 0.0006056639 0.0006358483 0.0006633512 0.0006884109
## sc_h . . . . .
## sc_w . . . . .
## talk_time . . . . .
## three_g . . . . .
## touch_screen . . . . .
## wifi . . . . .
##
## (Intercept) -0.0108343483 -0.0550284862 -1.350509e-01 -2.246088e-01
## battery_power . . 3.208379e-05 7.475024e-05
## blue . . . .
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## fc . . . .
## four_g . . . .
## int_memory . . . .
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## ram 0.0007112443 0.0007320492 7.510144e-04 7.682983e-04
## sc_h . . . .
## sc_w . . . .
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## three_g . . . .
## touch_screen . . . .
## wifi . . . .
##
## (Intercept) -3.271629e-01 -4.466250e-01 -5.554773e-01 -6.546595e-01
## battery_power 1.135138e-04 1.487798e-04 1.809154e-04 2.101961e-04
## blue . . . .
## clock_speed . . . .
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## int_memory . . . .
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##
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##
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##
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##
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##
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##
## (Intercept) -1.4762238109 -1.4824269695 -1.489832e+00 -1.4974119219
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## three_g . . . .
## touch_screen . . . .
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##
## (Intercept) -1.5043136004 -1.5097042016 -1.5156268565 -1.5205445327
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##
## (Intercept) -1.5235129567 -1.5261782494 -1.5286089486 -1.5308237545
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##
## (Intercept) -1.5328418040 -1.5346805755 -1.5363559957 -1.538136e+00
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##
## (Intercept) -1.540851e+00 -1.543759e+00 -1.5469290085 -1.5497675511
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## px_height 2.696119e-04 2.701644e-04 0.0002706883 0.0002712120
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##
## (Intercept) -1.5522833624 -1.5543414624 -1.5558505123 -1.5571952169
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##
## (Intercept) -1.558604e+00 -1.560033e+00
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## int_memory 7.553430e-04 7.648185e-04
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## pc . .
## px_height 2.731027e-04 2.734007e-04
## px_width 2.766115e-04 2.768798e-04
## ram 9.453923e-04 9.455470e-04
## sc_h 5.634600e-04 5.998251e-04
## sc_w . .
## talk_time 1.693841e-05 4.838933e-05
## three_g 2.129239e-02 2.171260e-02
## touch_screen -1.892821e-03 -2.240624e-03
## wifi -1.697581e-02 -1.737270e-02lasso.model$lambda## [1] 1.025288302 0.934204515 0.851212361 0.775593001 0.706691456 0.643910935
## [7] 0.586707662 0.534586171 0.487095009 0.443822831 0.404394833 0.368469511
## [13] 0.335735695 0.305909861 0.278733672 0.253971741 0.231409592 0.210851801
## [19] 0.192120308 0.175052870 0.159501655 0.145331968 0.132421076 0.120657153
## [25] 0.109938304 0.100171688 0.091272711 0.083164295 0.075776208 0.069044459
## [31] 0.062910740 0.057321923 0.052229601 0.047589667 0.043361932 0.039509778
## [37] 0.035999838 0.032801712 0.029887698 0.027232557 0.024813292 0.022608948
## [43] 0.020600431 0.018770345 0.017102840 0.015583471 0.014199078 0.012937671
## [49] 0.011788324 0.010741082 0.009786874 0.008917435 0.008125234 0.007403411
## [55] 0.006745712 0.006146442 0.005600409 0.005102884 0.004649558 0.004236504
## [61] 0.003860145 0.003517220 0.003204760 0.002920058 0.002660648 0.002424283
## [67] 0.002208917 0.002012683 0.001833881plot(lasso.model,"lambda",label=TRUE)
#Para saber el lambda modelo 60
lasso.model$lambda[60]## [1] 0.004236504log(lasso.model$lambda[60])## [1] -5.464017coef60=coef(lasso.model)[,60]
print(coef60)## (Intercept) battery_power blue clock_speed dual_sim
## -1.540851e+00 5.002485e-04 0.000000e+00 -7.233445e-03 -1.620966e-02
## fc four_g int_memory m_dep mobile_wt
## 5.606045e-05 0.000000e+00 6.376505e-04 0.000000e+00 -7.668240e-04
## n_cores pc px_height px_width ram
## 0.000000e+00 0.000000e+00 2.696119e-04 2.731926e-04 9.433850e-04
## sc_h sc_w talk_time three_g touch_screen
## 1.071062e-04 0.000000e+00 0.000000e+00 1.628661e-02 0.000000e+00
## wifi
## -1.199392e-02plot(lasso.model,"lambda",label=TRUE)
abline(v=log(lasso.model$lambda[60]), col="blue",lwd= 4,lty =3)
lasso.model$lambda[55]## [1] 0.006745712log(lasso.model$lambda[55])## [1] -4.998848coef(lasso.model)[,55]## (Intercept) battery_power blue clock_speed dual_sim
## -1.5308237545 0.0004947730 0.0000000000 -0.0042465171 -0.0114260615
## fc four_g int_memory m_dep mobile_wt
## 0.0000000000 0.0000000000 0.0005076212 0.0000000000 -0.0006985909
## n_cores pc px_height px_width ram
## 0.0000000000 0.0000000000 0.0002657534 0.0002691443 0.0009410105
## sc_h sc_w talk_time three_g touch_screen
## 0.0000000000 0.0000000000 0.0000000000 0.0107049946 0.0000000000
## wifi
## -0.0065156878plot(lasso.model,"lambda",label= TRUE)
abline(v=log(lasso.model$lambda[55]), col="blue",lwd= 4,lty =3)
#hacer prediccion con un modelo en particular
x.test1=model.matrix(price_range~.,test1)[,-1]
pred=predict(lasso.model, s=lasso.model$lambda[45],newx = x.test1)
print(pred)## s=0.01710284
## 1 1.4071194949
## 2 2.1223005363
## 3 1.8973169384
## 4 2.0881869035
## 5 1.2411232515
## 6 0.9897065108
## 7 2.6708568640
## 8 0.5246791957
## 9 2.4586660213
## 10 1.8068772066
## 11 1.9028824586
## 12 2.4469357515
## 13 1.0826968214
## 14 2.0481594788
## 15 2.1935689629
## 16 0.2593207831
## 17 2.9827424828
## 18 1.4333971244
## 19 1.8808370398
## 20 0.9933858638
## 21 -0.4269997742
## 22 2.2203614625
## 23 0.4539628131
## 24 1.4475752718
## 25 2.5795241364
## 26 0.2793563163
## 27 2.3429765185
## 28 1.5197381367
## 29 2.3408854782
## 30 1.2668938717
## 31 1.9122937550
## 32 2.8120009823
## 33 0.5078346453
## 34 0.6187056235
## 35 1.9413258151
## 36 1.7876805274
## 37 2.1300140389
## 38 1.8671915530
## 39 1.4914960435
## 40 2.3481474055
## 41 0.3191312280
## 42 1.7232314513
## 43 2.2890054991
## 44 0.7114190632
## 45 1.7321726768
## 46 0.2509202575
## 47 1.0463046427
## 48 2.2460966066
## 49 1.8056878110
## 50 2.2083887122
## 51 2.5204909688
## 52 2.6461595615
## 53 2.5289732691
## 54 1.4893338424
## 55 2.0875452590
## 56 3.1415474070
## 57 2.6027689231
## 58 1.2412802771
## 59 3.6987351232
## 60 3.0122103029
## 61 0.6650781457
## 62 3.0975250917
## 63 1.7252454787
## 64 1.6743463414
## 65 0.6434808919
## 66 2.3904982411
## 67 2.3476891273
## 68 0.3019213632
## 69 3.3002414819
## 70 1.2683530013
## 71 1.0304273463
## 72 3.2216845795
## 73 1.2190268741
## 74 2.3184569519
## 75 0.7777315164
## 76 -0.5213520629
## 77 -0.3555352073
## 78 2.3736944502
## 79 0.8797283757
## 80 2.6400210461
## 81 0.5253954619
## 82 0.5110972380
## 83 0.9647267838
## 84 2.5583144007
## 85 1.1464983854
## 86 0.0109566317
## 87 0.2019936064
## 88 1.6105857224
## 89 2.0170242201
## 90 2.2624497894
## 91 1.2841137386
## 92 1.3033798968
## 93 1.1372747859
## 94 3.3865331599
## 95 0.4420569460
## 96 3.0523495778
## 97 2.0256708235
## 98 0.8671524960
## 99 2.2910281001
## 100 1.2558463812
## 101 0.3074283457
## 102 1.9854542931
## 103 1.6133172560
## 104 1.3031706299
## 105 0.2723207924
## 106 0.1591652581
## 107 2.9037018488
## 108 3.4711597876
## 109 -0.3489571302
## 110 0.0098335414
## 111 1.2092219180
## 112 2.6565879045
## 113 3.4243398301
## 114 1.3378350820
## 115 0.6125700708
## 116 1.7083627457
## 117 2.0726153284
## 118 0.0692634451
## 119 0.0124034417
## 120 2.7784256648
## 121 0.9268716101
## 122 2.2177545046
## 123 1.9172240975
## 124 0.1197075415
## 125 2.0990702564
## 126 2.4938938146
## 127 0.9363455018
## 128 -0.0478479812
## 129 2.5079748593
## 130 1.6120942871
## 131 1.2593745185
## 132 1.1347492363
## 133 1.4005904223
## 134 1.4394642332
## 135 1.5756802024
## 136 2.3850483518
## 137 1.2579993234
## 138 3.2542968378
## 139 0.7584713542
## 140 0.5238132408
## 141 0.6856330532
## 142 0.1314113419
## 143 0.2420766785
## 144 1.8763764630
## 145 2.2187302066
## 146 1.8425336687
## 147 0.4697924613
## 148 2.4252107299
## 149 1.0754364267
## 150 1.6968370625
## 151 0.6280544554
## 152 2.1633550178
## 153 0.3152300380
## 154 0.4763949593
## 155 0.5716362371
## 156 2.7412044561
## 157 2.7049807355
## 158 2.8698189551
## 159 2.4831062690
## 160 3.0348493312
## 161 3.5388494797
## 162 0.4179615841
## 163 2.2015976442
## 164 1.9168285316
## 165 0.5068130684
## 166 0.2788857953
## 167 2.4818479805
## 168 2.7224533290
## 169 3.3034804070
## 170 0.4943439682
## 171 0.4123887974
## 172 3.2325063109
## 173 -0.0764003975
## 174 0.5202328927
## 175 1.1140287183
## 176 1.2738389224
## 177 0.0447254145
## 178 2.3447134869
## 179 2.7030520251
## 180 0.6630802902
## 181 2.9157535883
## 182 1.6954549152
## 183 -0.3939395029
## 184 2.3621320707
## 185 2.3213813194
## 186 -0.0857945027
## 187 -0.0357261781
## 188 1.4829874477
## 189 3.5704181307
## 190 -0.0031935037
## 191 1.2920050957
## 192 0.8585382612
## 193 2.0581231864
## 194 1.8106693410
## 195 0.5635148213
## 196 2.3742324337
## 197 1.7281251651
## 198 0.1898208931
## 199 0.9120122963
## 200 2.5487084934
## 201 0.5594290159
## 202 2.3513890131
## 203 2.2167831548
## 204 3.0100056318
## 205 1.2193617242
## 206 2.7901076967
## 207 2.2522462210
## 208 2.1289543024
## 209 0.6601078928
## 210 1.8623717991
## 211 1.6960770106
## 212 1.0333854206
## 213 1.2860759910
## 214 0.2389111598
## 215 0.9598147353
## 216 0.4558873762
## 217 0.6361451936
## 218 0.5270091680
## 219 3.1386973924
## 220 1.0587550972
## 221 1.1201948908
## 222 2.8929455005
## 223 0.9857357932
## 224 2.9698247002
## 225 1.8332120832
## 226 0.9368398094
## 227 0.8782841163
## 228 0.5645750228
## 229 1.9272851621
## 230 0.1848851961
## 231 1.9428954964
## 232 0.1717177644
## 233 1.7811621420
## 234 0.0220329368
## 235 1.2447692086
## 236 2.6417024138
## 237 1.4234086145
## 238 2.2981838557
## 239 1.9585537189
## 240 0.2955841102
## 241 1.4979262931
## 242 0.3225675807
## 243 3.2458821359
## 244 1.4431629782
## 245 0.9667388754
## 246 3.2453777574
## 247 2.1274518805
## 248 0.0717841135
## 249 0.4043258296
## 250 0.5776630053
## 251 1.4953830213
## 252 0.2918255979
## 253 0.4178092844
## 254 0.2969767071
## 255 2.3773640467
## 256 3.2107754860
## 257 1.1850562978
## 258 1.9663076544
## 259 1.3411019434
## 260 0.4242075376
## 261 0.4495904322
## 262 0.2014435619
## 263 2.2909841709
## 264 3.3522388405
## 265 1.8195135257
## 266 3.2142986972
## 267 0.6316950490
## 268 2.8578679500
## 269 1.6480079948
## 270 1.1321618957
## 271 1.9426986013
## 272 1.4319322951
## 273 0.5512929428
## 274 1.5233050761
## 275 0.2903339260
## 276 -0.1695952855
## 277 0.8174825138
## 278 2.6828278014
## 279 0.2594103857
## 280 2.5704551161
## 281 1.4483954666
## 282 0.7623463433
## 283 1.1218891911
## 284 2.9287169507
## 285 1.9069739543
## 286 1.7785908700
## 287 0.4813724280
## 288 -0.0873070734
## 289 2.6356380270
## 290 -0.3101018563
## 291 3.3127011805
## 292 3.0646319214
## 293 2.1713628609
## 294 3.1235383633
## 295 3.4756357609
## 296 3.2158807130
## 297 0.0112979652
## 298 2.1387585119
## 299 0.6147449084
## 300 1.8740942519
## 301 0.6071732804
## 302 2.4570469850
## 303 1.1167975826
## 304 -0.0120527835
## 305 0.9372985761
## 306 2.7590013886
## 307 1.1758928454
## 308 2.3163788851
## 309 2.9556924024
## 310 1.3216665850
## 311 0.2911133083
## 312 1.6055684839
## 313 1.0251061459
## 314 2.1387186264
## 315 1.1052632355
## 316 2.4928311037
## 317 -0.2578163396
## 318 0.1258365308
## 319 3.0959393277
## 320 2.9762829067
## 321 0.5654512416
## 322 1.9517459198
## 323 1.6483529336
## 324 3.3412116566
## 325 1.3169901439
## 326 3.9021278098
## 327 -0.3924790650
## 328 0.7270337010
## 329 2.1389155741
## 330 -0.4286311141
## 331 -0.0419664261
## 332 0.7099702542
## 333 2.3479198655
## 334 2.1611367002
## 335 0.2058721954
## 336 1.8579955826
## 337 1.8317988681
## 338 1.4119944791
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## 1009 2.6502312513#Mejor lambda con validación cruzada
sal.cv=cv.glmnet(x,y,alpha=1)
plot(sal.cv)
mejor.lambda =sal.cv$lambda.min
mejor.lambda## [1] 0.004649558log(mejor.lambda)## [1] -5.370983##hacer predicción conmejor lambda
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## n_cores pc px_height px_width ram
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## sc_h sc_w talk_time three_g touch_screen
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## wifi
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pred## s=0.004649558
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data.frame(RMSE=RMSE(pred,test1$price_range),Rsquare = R2(pred,test1$price_range))## RMSE s.0.004649558
## 1 0.3173651 0.9185567