📘 Lesson · Lesson 92
House Price Prediction
House Price Prediction
About this Project
💡 At a Glance
A classic beginner ML project: predict a house price from its size using Linear Regression.
The Program
Python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# size (sq ft) -> price
X = np.array([[500],[1000],[1500],[2000]])
y = np.array([150000, 250000, 350000, 450000])
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
pred = model.predict([[1200]])
print("Predicted price:", int(pred[0]))Predicted price: 290000
How it Works
- We train the model on size→price pairs.
fit()learns the relationship;predict()estimates a new price.
Summary
- Linear Regression learns a straight-line relationship between input and output.
- Use fit() to train and predict() to estimate new values.
इस Project के बारे में
💡 एक नज़र में
Classic beginner ML project: Linear Regression से size के आधार पर house price predict करना।
Program
Python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np
# size (sq ft) -> price
X = np.array([[500],[1000],[1500],[2000]])
y = np.array([150000, 250000, 350000, 450000])
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)
pred = model.predict([[1200]])
print("Predicted price:", int(pred[0]))Predicted price: 290000
कैसे काम करता है
- हम model को size→price pairs पर train करते हैं।
fit()रिश्ता सीखता है;predict()नई price अनुमानित करता है।
सारांश
- Linear Regression input और output के बीच सीधी रेखा का रिश्ता सीखता है।
- Train को fit() और नई values को predict() use करें।