У овом водичу ћемо креирати модел за предвиђање цена кућа на основу различитих фактора на различитим тржиштима.

Прво, хајде да увеземо податке и погледамо са каквим подацима имамо посла:

5 записа нашег скупа података

како хаковати вордпресс

Информације о скупу података, које врсте података су ваше варијабле

Статистички резиме вашег скупа података

Наше карактеристике су:

како купити куку крипто

✔** Датум: **_ Датум кућа је продата_

✔** Цена: **_ Цена је циљ предвиђања_

✔**_Спаваће собе: _** Број спаваћих соба/куће

✔** купатила: **_ Број купатила/куће_

✔** Скфт_Ливинг: **_ квадратура куће_

✔** Скфт_Лот: **_ квадратура парцеле_

✔** спратови: **_ Укупно спратова (нивоа) у кући_

✔** Приобаље: **_ Кућа која има поглед на риву_

✔** Поглед: **_ Погледано_

преузимање филма мортал комбат 2021

✔** Стање: **_ Колико је добро стање (укупно)_

✔** Оцена: **_ оцена дата стамбеној јединици, на основу система оцењивања округа Кинг_

✔** Скфт_Абове: **_ квадратура куће осим подрума_

✔** Скфт_Подрум: **_ квадратура подрума_

✔** Ир_Буилт: **_ Година изградње_

✔** Год_Реновирано: **_ Година када је кућа реновирана_

✔** Поштански број: **_ Зип_

како купити сигурну стар крипто

✔** године: **_ Координата географске ширине_

✔**_Дуго: _** Координата географске дужине

✔** Скфт_Ливинг15: **_ Површина дневне собе 2015. (подразумева — реновирање)_

✔** Скфт_Лот15: **_ површина величине парцеле у 2015. (подразумева — нека реновирања)_

Хајде да нацртамо неколико функција да бисмо боље осетили податке

Са графиконом дистрибуције цена, можемо визуализовати да је већина цена између 0 и око 1М са неколико изузетака близу 8 милиона (фенси куће). Имало би смисла избацити те изузетке у нашој анализи.

тодатасциенце.цом

Предвиђање цена кућа помоћу дубоког учења

Керас-регресија против вишеструке линеарне регресије. У овом водичу ћемо креирати модел за предвиђање цена кућа на основу различитих фактора на различитим тржиштима.>