 Créer un algorithme pour prédire les prix des maisons.
L'algorithme devrait prendre en compte divers facteurs liés à la maison, tels que l'emplacement, la taille, l'âge, le style et d'autres caractéristiques. Premièrement, l'algorithme devrait collecter des données sur différentes maisons, y compris les prix récents des maisons d'un type similaire. Ces données pourraient également inclure des informations sur les tendances locales en matière de logement, telles que les développements récents en matière de construction et de logement. \n\nAvec ces données, l'algorithme pourrait alors déterminer le prix d'une maison en fonction des différents facteurs. Pour ce faire, il pourrait utiliser des techniques telles qu'un modèle de régression pour analyser les données et faire des prédictions. Le modèle de régression doit utiliser une technique appropriée, comme la régression linéaire ou un modèle de régression non linéaire. L'algorithme doit également être testé sur un ensemble de validation afin d'identifier toute erreur potentielle et d'affiner davantage la prédiction si nécessaire.