{"text": "### Human: Mengingat contoh berikut tentang data, jelaskan rencana untuk membuat prediksi.. ### Assistant: Untuk membuat prediksi harga perumahan untuk lingkungan di kota tertentu, rencana berikut dapat diterapkan: 1. ** Analisis Data Eksploratif:** Mulailah dengan mengeksplorasi dataset untuk memahami variabel dan hubungannya. Generasi statistik ringkasan dan visualisasi data untuk mengidentifikasi tren, pola atau korelasi harga perumahan di antara lingkungan yang berbeda. 2. ** Preprocessing Data:** Bersihkan data dengan menangani nilai yang hilang, salah atau tidak konsisten. Jika perlu, transformasi data untuk membuatnya siap untuk analisis. 3. **Pilihan Fitur:** Identifikasi dan pilih fitur yang paling relevan yang dapat mempengaruhi prediksi harga perumahan. Fitur dapat mencakup  Rata-rata pendapatan rumah tangga, ukuran rumah, usia rumah, tingkat kejahatan, jarak ke fasilitas, 4. ** Model pembagian data: Pilih model prediksi yang tepat. Jika model yang digunakan untuk prediksi harga perumahan, beberapa pemrosesan dan nilai yang tidak konsisten. ** Setelah pemrosesan dan evaluasi dilakukan, siap untuk terus memperbarui model dan evaluasi kinerja. ** Beberapa pemrosesan dan evaluasi kinerja: ** Perangkat pelatihan untuk meningkatkan kinerja dan evaluasi harga perumahan. ** Perangkat pelatihan untuk menguji kinerja dan evaluasi kinerja. ** Perangkat pelatihan untuk menguji kinerja dan evaluasi harga perumahan. ** Perangkat pelatihan untuk menguji kinerja dan evaluasi kinerja yang lebih akurat."}