<prompt> Tengeneza muundo wa urejeshaji wa mstari ili kutabiri mauzo.  <response>: Sawa, naweza kukusaidia kwa hilo. Urejeshaji wa mstari ni mbinu ya kujifunza ya mashine inayodhibitiwa ambayo hujaribu kutabiri kigeu chenye lengwa kinachoendelea kulingana na kigeu kimoja au zaidi huru kwa kuweka mstari unaofaa zaidi kwenye data. Kwa upande wetu, tutakuwa tunatabiri mauzo kulingana na bei za bidhaa na idadi ya watu ya wateja. Kwanza, tungehitaji kusafisha na kuchakata data mapema. Hii inahusisha kuondoa thamani zozote zinazokosekana au zisizo sahihi, kushughulikia bidhaa za nje au kubadilisha data inapohitajika. Na pia tunahitaji kusimba vigezo vyovyote vya kategoria, kama vile idadi ya watu, ili mtindo uweze kutafsiri kwa nambari. Baada ya data kuchakatwa mapema, tutaigawanya katika seti za data za mafunzo na majaribio. Data ya mafunzo itatumika kuunda modeli, ilhali data ya majaribio itatumika kutathmini utendakazi wake. Sasa, tunaweza kutoa mafunzo kwa modeli kwa kuipatia data ya mafunzo na kubainisha tofauti inayolengwa - mauzo - na vigezo huru - bei za bidhaa na demografia ya wateja. Kisha, tutatoshea kielelezo cha urejeshaji cha mstari kwa data kwa kutafuta mstari unaofaa zaidi ambao unapunguza mabaki ya jumla ya miraba. Hatimaye, tunaweza kutumia data ya majaribio kufanya ubashiri na kutathmini utendakazi wa modeli. Vipimo vya kawaida vya tathmini ya matatizo ya urejeleaji ni pamoja na maana ya kosa kamili MAE, kosa la maana la mraba MSE, na kosa la maana ya mraba RMSE. Tutataka kuchagua muundo unaofanya vyema zaidi kwenye data ya majaribio. Huo ni muhtasari wa jumla wa jinsi tunavyoweza kukaribia kuunda muundo wa urejeshaji wa mstari ili kutabiri mauzo kulingana na bei za bidhaa na idadi ya watu ya wateja. Je, kuna kitu kingine chochote unachohitaji kusaidiwa? 