code: #必要なライブラリをインポート
  import numpy as np
  import pandas as pd
  import xgboost as xgb
  from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
  
  
  #numpyのリスト表示制限を解除しておく
  np.set_printoptions(threshold=np.inf)
  
  
  #既に学習データとREDP関数を用いてAIが作成されているものとする
  #model = RERL(df_l)
  
  
  #住所と路線と間取りはラベルエンコーディングの都合により学習データ/テストデータにあったものしか使えない為、予め確保しておいた使える要素を表示させる
  #上記の3つの要素はこの中から選んでもらう
  #このプログラムは別のセルで起動させると見やすい
  print(adressC,'\n','\n',stationC,'\n','\n',layoutC)
  
  
  #(学習した範囲内の)任意のデータを入力して賃料を予測できる関数
  #Real_Estate_Own_Data_Prediction
  def REODP(address,station,access,mc_fees,k_fees,s_fees,area,layout,age):
      #入力したデータを辞書d_tryに格納する
      d_try = {
          '住所':address,
          '路線':station,
          '交通':access,
          '管理共益費':mc_fees,
          '礼金':k_fees,
          '敷金':s_fees,
          '専有面積':area,
          '間取り':layout,
          '築年数':age
      }
      
      #辞書d_tryをデータフレームdf_tryに変換する
      df_try = pd.DataFrame(d_try,index=['own'])
      
      #入力情報の確認用
      display(df_try)
      
      #ラベルエンコーディングを行い、文字列を数値化する
      df_try.住所 = LE1.transform(df_try.住所)
      df_try.路線 = LE2.transform(df_try.路線)
      df_try.間取り = LE3.transform(df_try.間取り)
      
      #データ型をfloat64で統一する
      df_try = df_try.astype('float64')
      
      #予測結果(少数第二位まで)を表示する
      df_try = xgb.DMatrix(df_try)
      return print('予想賃料:',round(float(model.predict(df_try)),2),'万円')
  
  
  #REODP(住所, 路線, 交通, 管理共益費, 礼金, 敷金, 専有面積, 間取り, 築年数)
  #データ型に気をつける
  #住所と路線と間取りはラベルエンコーディングの都合により学習データ/テストデータにあったものしか使えない為、上で表示させた要素から選ぶこと
  REODP(address=''
        ,station=''
        ,access=0
        ,mc_fees=0
        ,k_fees=0
        ,s_fees=0
        ,area=0
        ,layout=''
        ,age=0
       )
  
apis: pandas.DataFrame numpy.set_printoptions