<prompt> Unda muundo wa urejeshaji wa msitu nasibu ili kutabiri bei za nyumba kulingana na data uliyopewa.  <response>: Ili kuunda muundo wa urejeshaji wa msitu nasibu ili kutabiri bei za nyumba, tunahitaji kupanga data na kutekeleza hatua zifuatazo: 1. Ingiza maktaba zinazohitajika: python kutoka kwa sklearn.ensemble import RandomForestRegressor kutoka sklearn.model_selection import train_test_split import numpy kama np 2. Panga na uandae data: python Kwanza, tunabadilisha data ya ingizo kuwa data ya umbizo sahihi 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, 0, 11 Kisha, tunagawanya data katika vipengele na lebo X data:, :-1 safu wima zote isipokuwa ile ya mwisho y data:, -1 safu wima ya mwisho Na sasa, tunagawanya safu yetu. data katika seti za mafunzo na majaribio X_train, X_test, y_train, y_test train_test_splitX, y, test_size0.25, random_state0 3. Jenga modeli: python Unda kitu cha kurejesha msitu bila mpangilio rf RandomForestRegressorn_estimators100, random_state0 Funza modeli kwa kutumia seti ya mafunzo rf.fitX_treni, y_treni 4. Tathmini modeli: chatu Bashiri bei za nyumba kwa kutumia seti ya majaribio y_pred rf.predictX_test Tathmini kielelezo kwa kutumia wastani wa hitilafu kabisa kutoka kwa sklearn.metrics kuleta mean_absolute_error mae mean_absolute_errory_test, y_pred printfMaana hitilafu kabisa: mae Kumbuka hili. ni mfano rahisi tu wa jinsi ya kuunda modeli ya urejeshaji msitu bila mpangilio kwa kutumia hifadhidata ndogo. Kwa utabiri sahihi zaidi, inashauriwa kutumia hifadhidata kubwa na wakilishi zaidi, pamoja na kurekebisha vigezo vya kielelezo vyema. 