Скачать или смотреть #32 House Price Prediction |Deep Understanding of Linear Regression | सॉफ्टवेयर बनाना सीखे हिंदी में

Welcome to the "House Price Prediction Software" made by Python Project Solver! 🎉 In this video, we'll show you how to predict house prices using a simple linear regression model with Python and scikit-learn.

📌 Code Overview:
We'll use the LinearRegression class from scikit-learn to build a predictive model based on the area of the house, the number of bedrooms, and the age of the house. Watch as we:

Prepare the dataset with features (area, bedrooms, age) and target values (house prices).
Train the linear regression model.
Evaluate the model using the R-squared score.
Use the trained model to predict house prices based on user input.
🔧 Code Highlights:

Data Preparation: Creating lists of features and house prices.
Model Training: Fitting the linear regression model to our data.
Model Evaluation: Printing the R-squared score to assess model performance.
User Interaction: Allowing users to input new house features and predicting the price.
🔹 Code Snippet:

python
Copy code
from sklearn.linear_model import LinearRegression

House Price, Area of House, Number of Bedrooms, Age of House
X = [
[1500, 3, 10],
[1800, 4, 5],
[2100, 3, 15],
[2600, 5, 7],
[3000, 4, 3]
]

y = [2000, 2500, 3000, 4000, 5000]

model = LinearRegression()

model.fit(X, y)
r_squared = model.score(X, y)

h1 = "Welcome to House Price Prediction Software Made By Python Project Solver"
print(h1)
print(f"Model Score : {r_squared}")

while True:
area = float(input("Enter the Area of House in Square meter : "))
bedrooms = float(input("Enter the number of Bedroom : "))
house_age = float(input("Enter the age of House :"))
new_data = [[area, bedrooms, house_age]]

predicted_price = model.predict(new_data)
print(f"The predicted price for {area} m^2, {bedrooms} bedrooms, and {house_age} year's old house: {predicted_price[0]}")
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