 Limbolá ndenge oyo okosalela modɛlɛ ya koyekola na masini mpo na kosakola ntalo ya bandako.
Lolenge moko ya kosakola ntalo ya bandako na kosalelaka modèle ya apprentissage machine ezali kosalela algorithme ya apprentissage supervisée, lokola régression linéaire. Ya liboso, tozalaki kosangisa makambo oyo etali makambo ndenge na ndenge ya bandako, na ndakisa carré na yango, motángo ya bashambre mpe bashambre ya kosukola, code postal, mbula ya ndako, mpe bizaleli mosusu oyo etali yango. Ba données oyo ekokaki kozuama na ba données historiques to na kotuna ba bases de données immobilières. Soki ba données esangisi, bakoki kosala yango liboso mpo na kosukola yango, kolongola makambo nyonso oyo ezali na ntina te, mpe kosala ete ezala na format oyo ebongi mpo na algorithme ya apprentissage automatique. Na sima, tolingaki kosalela ba données oyo pona ko former modèle na biso ya régression linéaire, oyo elingaki kozua ba fonctionnalités wana lokola ba entrées pe kobimisa prix prévu pona ndaku moko moko. Modèle elingaki kosalela ba données ya formation pona koyeba ndenge nini ba fonctionnalités différentes ya ndaku ezo affecter prix na yango, et puis ko ajuster ba poids na ba bias na yango pona ko minimiser différence entre ba prix na yango prévus na ba prix ya solo ya ba ndaku oyo ezali na ensemble ya formation. Soki ba formation ya modèle, ekoki kosalelama pona kosala ba prédictions pona ba ndaku ya sika, na kotalaka ba éléments na yango. Tokoki pe kosalela ba algorithmes misusu ya apprentissage machine lokola banzete ya décision, ba zamba ya kozanga kokana, to boosting ya gradient, oyo ekoki kozala malamu mingi pona kokanga ba relation non linéaire entre ba éléments ya ndaku pe ba prix na yango. En plus, tokokaki kosalela ba techniques lokola cross-validation na hyperparamètre tuning pona ko améliorer performance ya modèle pe ko prévenir surfitting. Na bokuse, mpo na kosakola ntalo ya bandako na kosalelaka modèle ya apprentissage automatique, tolingaki kosangisa ba données na ba fonctionnalités ya ndako, ko traité liboso ba données, ko former algorithme ya apprentissage automatique na ba données oyo, mpe sima kosalela modèle formé pona kosala ba prédictions pona ba ndaku ya sika.