<prompt> Daataa kenname irratti hundaauun gatii manaa tilmaamuuf moodeela bosona tasaa duubatti deebiuu ijaaruu.Daataa lakkoofsa, guddina, Balakoonii, Kutaa ciisichaa, Fageenya_Baabura, Baasii, Baasii: 3602, 3, 1,3,17Km, 207000,6380 2375, 2, 1,2,27Km, 152000,3900 1360, 2, 1,2 ,21Km, 55000,4180 1800, 4, 2,3,30Km, 115000,5350 irratti kan argamudha  <response>: Gatii manaa tilmaamuuf moodeela bosona tasaa duubatti deebiuu ijaaruuf, deetaa qindeessuun tarkaanfiiwwan armaan gadii raawwachuu qabna: 1. Manneen kitaabaa barbaachisoo taan galchuu: python from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.model_selection import train_test_split import numpy as np 2. Deetaa qindeessuu fi qopheessuu: python Jalqaba, deetaa galtee gara bifa sirrii taetti jijjiirra data np.array3602, 3, 1, 3, 17, 207000, 6380, 2375, 2, 1, 2, 27, 152000, 3900, 1360, 2, 1, 2, 21, 55000, 4180, 1800, 4, 2, 3, 30, 115000, 5350 . Sana booda, deetaa gara amalaafi asxaatti qoodna X deetaa:, :-1 isa dhumaa malee tarjaa hunda y deetaa:, -1 tarjaa isa dhumaa Ammas, keenya addaan qoodna deetaa gara tuuta leenjii fi qorannootti X_train, X_test, y_train, y_test train_test_splitX, y, test_size0.25, random_state0 3. Moodeela ijaari: python Wanti bosona tasaa duubatti deebiaa uumi rf RandomForestRegressorn_estimators100, random_state0 Tuuta leenjii fayyadamuun moodeela leenjisuu rf.fitX_train, y_train 4. Moodeela madaali: python Tuuta qorannoo y_pred fayyadamuun gatii manaa tilmaami rf.predictX_test Dogoggora guutuu giddugaleessaa sklearn.metrics irraa fayyadamuun moodeela madaali import mean_absolute_error mae mean_absolute_errory_test, y_pred printfDogongora guutuu giddugaleessaa: mae Hubachiisa: Kun fakkeenya salphaa akkaataa moodeela rigreesshinii bosona tasaa kuusaa deetaa xiqqaa fayyadamuun ijaaruu qofa. Tilmaama sirrii taeef, kuusaa deetaa guddaa fi bakka buaa tae fayyadamuun, akkasumas haayperparaameetaroota moodeelichaa sirriitti sirreessuun ni gorfama. 