Расскажи о регрессионном проекте по прогнозированию рыночной стоимости недвижимости и использованной модели.

Для модели оценки недвижимости ключевыми метриками являются:

• MAE (Mean Absolute Error) — средняя абсолютная ошибка, показывает среднее отклонение предсказанной цены от реальной.
• RMSE (Root Mean Squared Error) — корень из средней квадратичной ошибки, более чувствителен к большим ошибкам.
• R² (коэффициент детерминации) — показывает, какую долю вариации цены объясняет модель.

Пример: MAE около 5000 рублей на среднюю стоимость квартиры в 3 млн — это приемлемый результат.

Заработок на такой модели возможен через:

• Автоматизацию оценки для агентств недвижимости, снижая трудозатраты.
• Интеграцию в платформы для быстрой оценки стоимости при продаже или аренде.
• Предоставление аналитики и прогнозов для инвесторов.

Пример: модель предсказывает рыночную цену, что помогает выставить конкурентоспособную цену и быстрее продать объект.