Création, entraînement et évaluation du modèle prédictif pour l'estimation des prix immobiliers.
Détails Techniques :
- Choix du modèle : Justification et implémentation d'un algorithme adapté (ex: Random Forest ou XGBoost) .
- Entraînement : Split du dataset (Train/Test) et optimisation des hyperparamètres.
- Évaluation : Calcul des métriques de performance (MAE, RMSE, R²) pour valider la fiabilité de la solution.
- Estimation : 10 heures.
Création, entraînement et évaluation du modèle prédictif pour l'estimation des prix immobiliers.
Détails Techniques :