📘 Lesson · Lesson 92
House Price Prediction
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।
💻 लाइव कोड एडिटर
इस पेज के प्रोग्राम यहीं तैयार हैं — चलाएँ, बदलें और सीखें। कुछ भी इंस्टॉल किए बिना।
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