<prompt> Tengeneza kanuni ya mashine ya kujifunza kwa ajili ya kutabiri bei ya nyumba.  <response>: Kazi ya kutabiri bei ya nyumba inaweza kushughulikiwa kupitia algorithm ya kujifunza kwa mashine inayosimamiwa. Huu hapa ni muhtasari wa hali ya juu wa jinsi algoriti ya kujifunza kwa mashine inayotabiri bei ya nyumba inaweza kuundwa: 1. Ukusanyaji na usindikaji wa data mapema: Kusanya mkusanyiko mkubwa wa data kuhusu nyumba na bei zao. Seti hii ya data inapaswa kusafishwa na kuchakatwa mapema, ambayo ni pamoja na kuondoa pointi zozote za data zisizo kamili au zisizo na maana, kushughulikia thamani zinazokosekana na kusawazisha data. 2. Uchaguzi wa vipengele: Tambua vipengele au vigeu katika mkusanyiko wa data ambavyo vinafaa zaidi kutabiri bei ya nyumba. Hizi zinaweza kujumuisha eneo, saizi, idadi ya vyumba na bafu, na umri wa nyumba, kati ya zingine. 3. Uteuzi wa kielelezo: Chagua muundo unaofaa wa kujifunza mashine kwa ajili ya kazi hiyo. Baadhi ya miundo ya kawaida inayotumika kwa kazi za urekebishaji, kama vile kutabiri thamani inayoendelea kama bei ya nyumba, ni pamoja na urejeshaji wa mstari, miti ya maamuzi, na mitandao ya neva. 4. Mafunzo na uthibitishaji: Gawanya mkusanyiko wa data katika seti ya mafunzo na uthibitishaji. Funza mtindo uliochaguliwa kwenye seti ya mafunzo na utathmini utendaji wake kwenye seti ya uthibitishaji. Ikiwa mfano haufanyi vizuri, rekebisha vigezo vyake au jaribu mfano tofauti. 5. Tathmini: Pindi muundo wa kuridhisha unapochaguliwa, unaweza kutathminiwa kwenye seti ya majaribio, ambayo inapaswa kuwa tofauti na seti za mafunzo na uthibitishaji, ili kutathmini utendakazi wake katika ulimwengu halisi. 6. Usambazaji: Pindi tu muundo unapofunzwa na kutathminiwa, unaweza kutumwa katika mazingira ya uzalishaji ili kufanya ubashiri kuhusu pointi mpya za data. Huu ni muhtasari wa hali ya juu wa jinsi algoriti ya kujifunza kwa mashine ya kutabiri bei ya nyumba inaweza kutengenezwa. Maelezo mahususi ya algoriti, kama vile aina ya muundo uliotumika na vipengele vilivyochaguliwa, vinaweza kutofautiana kulingana na maalum ya mkusanyiko wa data na tatizo lililopo. 