<prompt> Njoo na algorithm ya kutabiri bei za nyumba katika jiji fulani.  <response>: Kanuni ya kutabiri bei za nyumba katika jiji fulani inaweza kuundwa kama ifuatavyo: 1. Ukusanyaji wa Data: Hatua ya kwanza ni kukusanya data kuhusu bei za nyumba na vipengele vyake katika jiji husika. Data inapaswa kujumuisha orodha ya kina ya sifa za nyumbani kama vile picha za mraba, idadi ya vyumba vya kulala, bafu, eneo, umri, n.k., pamoja na bei zao za kuuza. Data hii inaweza kukusanywa kutoka vyanzo mbalimbali kama vile tovuti za mali isiyohamishika, rekodi za serikali au data zinazotoa makampuni ambayo yana utaalam wa data ya mali isiyohamishika. 2. Uchakataji wa Data: Baada ya kukusanya data, hatua inayofuata ni kuisafisha na kuichakata. Hatua hii inahusisha kushughulikia thamani zinazokosekana au batili, kuondoa nakala, kubadilisha data ya maandishi kuwa nambari za nambari na kuhalalisha data. Uchakataji wa awali huhakikisha kuwa data iko katika umbizo linalofaa kwa uchanganuzi zaidi. 3. Uteuzi wa Vipengele: Hatua hii inahusisha kuchagua vipengele muhimu zaidi vinavyoweza kuathiri bei ya kuuza ya nyumba. Uteuzi wa vipengele unaweza kufanywa kwa kutumia mbinu kama vile uchanganuzi wa uunganisho, maelezo ya pande zote, jaribio la chi-mraba, au kwa kutumia kanuni za kujifunza kwa mashine kama vile miti ya maamuzi au misitu isiyo ya kawaida. Hatua hii ni muhimu kwa sababu inatusaidia kupunguza vipengele ambavyo vina uwezekano mkubwa wa kuathiri utofauti unaolengwa bei ya nyumba na kuondoa vipengele vyovyote visivyo vya lazima au visivyohusika. 4. Uteuzi wa Muundo: Kisha, tunahitaji kuchagua muundo unaofaa kufanya ubashiri. Hili linaweza kufanywa kwa kugawanya mkusanyiko wa data katika seti ya mafunzo na majaribio, na kisha kufunza miundo tofauti kwenye data ya mafunzo. Baadhi ya miundo inayotumika sana kutabiri bei za nyumba ni urejeshaji wa mstari, miti ya maamuzi, misitu nasibu, kuongeza upinde rangi na mitandao ya neva. Kila mfano una nguvu na udhaifu wake, na mfano bora ni ule unaotoa hitilafu ya chini ya utabiri kwenye data ya mtihani. 5. Mafunzo ya Kielelezo: Katika hatua hii, muundo uliochaguliwa unafunzwa kwenye mkusanyiko mzima wa data, na vigezo vyake hupangwa ili kupata utendakazi bora zaidi. 6. Kufanya Utabiri: Mara tu modeli inapofunzwa, inaweza kutumika kufanya ubashiri kwenye data mpya. Mfano utachukua katika sifa za nyumba na kuzalisha pato ambalo ni makadirio ya bei yake ya kuuza. 7. Tathmini ya Muundo: Hatimaye, utendakazi wa modeli unahitaji kutathminiwa mara kwa mara ili kuhakikisha kuwa bado inatoa ubashiri sahihi. Hili linaweza kufanywa kwa kulinganisha bei zilizotabiriwa na bei halisi za mauzo ya nyumba ambazo hazikujumuishwa kwenye mkusanyiko wa data wa mafunzo. Ikiwa utendakazi wa modeli utaharibika kwa wakati, inaweza kuhitaji kufanywa upya 