<prompt> Tekeleza muundo wa kujifunza kwa mashine kwa kutumia Python na scikit-learn kutabiri bei za nyumba kulingana na vipengele kama vile picha za mraba, idadi ya vyumba vya kulala na eneo. Tumia urejeshaji wa mstari kwa utabiri na ugawanye mkusanyiko wa data katika seti za mafunzo na majaribio ili kutathmini utendakazi wa modeli.  <response>: Ili kutekeleza modeli ya kujifunza mashine kutabiri bei za nyumba kwa kutumia Python na scikit-learn, fuata hatua hizi:1. Ingiza maktaba muhimu2. Pakia mkusanyiko wa data3. Changanua data mapema ikiwa inahitajika4. Gawanya mkusanyiko wa data katika seti za mafunzo na majaribio5. Funza mtindo wa urejeshaji wa mstari6. Tathmini utendaji wa mfanoHapa kuna mfano wa utekelezaji: chatu Hatua ya 1: Ingiza maktaba muhimuingiza panda kama pdingiza numpy kama npkutoka kwa sklearn.model_selection kuleta train_test_splitkutoka kwa sklearn.linear_model leta LinearRegressionkutoka kwa sklearn.metrics leta mean_squared_error, r2_score Hatua ya 2: Pakia hifadhidatadata pd.read_csvhouse_prices.csv Ikizingatiwa kuwa una faili ya CSV inayoitwa house_prices.csv Hatua ya 3: Changanua data mapema ikiwa inahitajika Kwa mfano huu, tunadhania kuwa hakuna maadili yanayokosekana na vipengele vyote ni vya nambari. Ikiwa sivyo, tengeneza data ipasavyo. Hatua ya 4: Gawanya mkusanyiko wa data katika seti za mafunzo na majaribioX data.tonebei, mhimili1 Vipengele picha ya mraba, idadi ya vyumba vya kulala, eneo, n.k.y databei Tofauti inayolengwa bei ya nyumbaX_train, X_test, y_train, y_test train_test_splitX, y, test_size0.2, random_state42 Hatua ya 5: Funza modeli ya rejista ya mstarimodel LinearRegressionmodel.fitX_train, y_treni Hatua ya 6: Tathmini utendakazi wa modeliy_pred model.predictX_testmse mean_squared_errory_test, y_predrmse np.sqrtmser2 r2_scorey_test, y_predprintMaana Hitilafu ya Mraba:, mseprintRoot Mean Squared Error:, rmseprintAlama ya R-mraba:, r2Badilisha house_prices.csv kwa njia ya faili yako ya seti ya data. Hakikisha kuwa mkusanyiko wa data una vipengele kama vile picha za mraba, idadi ya vyumba vya kulala, na eneo, pamoja na kigezo kinacholengwa bei ya nyumba. Ikiwa data inahitaji kuchakatwa mapema, rekebisha Hatua ya 3 ipasavyo.Mfano huu hutumia urejeshaji wa mstari kwa utabiri na hugawanya mkusanyiko wa data katika seti za mafunzo na majaribio ili kutathmini utendakazi wa modeli. Vipimo vya tathmini vinavyotumika ni kosa la maana la mraba MSE, kosa la maana ya mzizi RMSE, na alama ya R-mraba. 