В этой статье я кратко расскажу вам, как спрогнозировать вариантную цену на основе рассмотрения нескольких переменных, которые могут быть связаны с изменением цены. К концу этой статьи вы сможете применить этот модуль к реальным бизнес-кейсам, используя Python и Scikit для получения оценки для прогнозирования цен.

Ингредиенты для предварительной подготовки: Numpy, Pandas, Scikit Learn, matplotlib, seaborn, линейная регрессия, StandardScaler, RandomForest.