{"id":24388127,"url":"https://github.com/mindlessmuse666/apartment-price-predictor","last_synced_at":"2026-04-11T06:42:05.983Z","repository":{"id":273069073,"uuid":"918610115","full_name":"MindlessMuse666/apartment-price-predictor","owner":"MindlessMuse666","description":"Python-проект по прогнозированию стоимости аренды квартир с помощью линейной регрессии. Практическая работа по теме: \"Основы машинного обучения\" дисциплины \"МДК 13.01: Основы применения методов искусственного интеллекта в программировании\".","archived":false,"fork":false,"pushed_at":"2025-01-18T16:41:45.000Z","size":19,"stargazers_count":0,"open_issues_count":0,"forks_count":0,"subscribers_count":1,"default_branch":"main","last_synced_at":"2025-12-28T23:57:43.775Z","etag":null,"topics":["apartment-price-prediction","data-analysis","data-science","linear-regression","linear-regression-models","machine-learning","matplotlib","python","regression","sklearn","unit-testing"],"latest_commit_sha":null,"homepage":"","language":"Python","has_issues":true,"has_wiki":null,"has_pages":null,"mirror_url":null,"source_name":null,"license":"mit","status":null,"scm":"git","pull_requests_enabled":true,"icon_url":"https://github.com/MindlessMuse666.png","metadata":{"files":{"readme":"README.md","changelog":null,"contributing":null,"funding":null,"license":"LICENSE","code_of_conduct":null,"threat_model":null,"audit":null,"citation":null,"codeowners":null,"security":null,"support":null,"governance":null,"roadmap":null,"authors":null,"dei":null,"publiccode":null,"codemeta":null,"zenodo":null,"notice":null,"maintainers":null,"copyright":null,"agents":null,"dco":null,"cla":null}},"created_at":"2025-01-18T11:45:28.000Z","updated_at":"2025-01-18T16:47:50.000Z","dependencies_parsed_at":null,"dependency_job_id":"d24923e5-cbd4-4050-b74f-06a21b72a882","html_url":"https://github.com/MindlessMuse666/apartment-price-predictor","commit_stats":null,"previous_names":["mindlessmuse666/apartment-price-predictor"],"tags_count":0,"template":false,"template_full_name":null,"purl":"pkg:github/MindlessMuse666/apartment-price-predictor","repository_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/MindlessMuse666%2Fapartment-price-predictor","tags_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/MindlessMuse666%2Fapartment-price-predictor/tags","releases_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/MindlessMuse666%2Fapartment-price-predictor/releases","manifests_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/MindlessMuse666%2Fapartment-price-predictor/manifests","owner_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners/MindlessMuse666","download_url":"https://codeload.github.com/MindlessMuse666/apartment-price-predictor/tar.gz/refs/heads/main","sbom_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories/MindlessMuse666%2Fapartment-price-predictor/sbom","scorecard":null,"host":{"name":"GitHub","url":"https://github.com","kind":"github","repositories_count":286080680,"owners_count":31671629,"icon_url":"https://github.com/github.png","version":null,"created_at":"2022-05-30T11:31:42.601Z","updated_at":"2026-04-10T17:19:37.612Z","status":"online","status_checked_at":"2026-04-11T02:00:05.776Z","response_time":54,"last_error":null,"robots_txt_status":"success","robots_txt_updated_at":"2025-07-24T06:49:26.215Z","robots_txt_url":"https://github.com/robots.txt","online":true,"can_crawl_api":true,"host_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub","repositories_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repositories","repository_names_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/repository_names","owners_url":"https://repos.ecosyste.ms/api/v1/hosts/GitHub/owners"}},"keywords":["apartment-price-prediction","data-analysis","data-science","linear-regression","linear-regression-models","machine-learning","matplotlib","python","regression","sklearn","unit-testing"],"created_at":"2025-01-19T13:56:25.582Z","updated_at":"2026-04-11T06:42:05.976Z","avatar_url":"https://github.com/MindlessMuse666.png","language":"Python","funding_links":[],"categories":[],"sub_categories":[],"readme":"# Прогноз Аренды Квартиры (Apartment Price Predictor) \u003ca href=\"https://opensource.org/licenses/MIT\"\u003e\u003cimg src=\"https://img.shields.io/badge/License-MIT-yellow.svg\" alt=\"MIT-License image\"\u003e\u003c/a\u003e\n\nПроект для прогнозирования стоимости аренды квартиры на основе ее площади с использованием методов линейной регрессии. Этот проект является практической работой.\n-  Тема практической работы: `Основы машинного обучения`\n-  Дисциплина: `МДК 13.01: Основы применения методов искусственного интеллекта в программировании`\n\n\n## Описание\n\nЭтот проект представляет собой реализацию модели машинного обучения для предсказания стоимости аренды квартиры в зависимости от ее площади. Модель основана на методе линейной регрессии и использует Python, а также библиотеки `numpy`, `pandas`, `scikit-learn` и `matplotlib`.\n\n\n## Структура проекта\n\n```\napartment-price-predictor/\n  ├── data_handling/  # Директория обработки данных\n  │  └── data_preparation.py  # Класс для подготовки данных\n  ├── models/  # Директория моделей данных\n  │  └── linear_regression_model.py  # Класс для линейной регрессии\n  ├── visualization  # Директория визуализации данных\n  │  └── visualization.py  # Класс визуализации\n  ├── tests/  # Директория тестирования\n  │  ├── test_apartment_predictor.py  # Файл юнит-тестирования\n  │  └── test_data.py  # Файл с тестовыми данными\n  ├── LICENSE\n  ├── main.py  # Основной скрипт\n  ├── README.md\n  └── requirements.txt  # Файл с зависимостями\n```\n\n## Зависимости\n\n-  `numpy`\n-  `pandas`\n-  `scikit-learn`\n-  `matplotlib`\n\nВсе зависимости можно установить из файла `requirements.txt`.\n\n\n## Установка и запуск\n\n### Клонирование репозитория\n\n```bash\ngit clone https://github.com/MindlessMuse666/apartment-price-predictor\n```\n\n### Создание и активация виртуального окружения\n\n```bash\npython -m venv .venv\n# Для Windows (PowerShell):\n.venv\\Scripts\\Activate.ps1\n# Для Linux и macOS:\nsource .venv/bin/activate\n```\n\n### Установка зависимостей\n\n```bash\npip install -r requirements.txt\n```\n\n### Запуск юнит-тестов\n\n```bash\npython -m unittest tests/test_apartment_predictor.py\n```\n\n### Запуск скрипта main.py\n\n```bash\npython main.py\n```\n\n### Дополнительные команды\n\nДля деактивации виртуального окружения используйте команду `deactivate`:\n\n```bash\ndeactivate\n```\n\n\n## Как использовать\n\n1. Следуйте инструкциям по установке и запуску.\n2. Настройте *Параметры обучения модели* в [`main.py`](main.py), если вам это необходимо:\n  - `__MIN_TRAIN_COEF` - минимальный коэффициент обучения модели (минимальный шаг модели) (*оптимально \u003e=10*)\n  - `__MAX_TRAIN_COEF` - максимальный коэффициент обучения модели (максимальный шаг модели) (*оптимально \u003e=10*) \n  - `__MIN_TRAIN_THRESHOLD` - минимальный порог обучения модели (*оптимально \u003e=0*)\n  - `__MAX_TRAIN_THRESHOLD` - максимальный порог обучения модели (*оптимально \u003e=100*)\n3. После запуска [`main.py`](main.py) будет построена модель линейной регрессии на основе случайного набора данных и выведен график предсказаний.\n4. Можете поменять используемые наборы данных в [`test_data.py`](tests/test_data.py).\n\n\n## Скриншоты проделанной работы\n\n### Основной исполняемый скрипт - [main.py](main.py)\n![image](https://github.com/user-attachments/assets/36c2e164-b7a7-4450-89e1-2a54be244edc)\n\n### Класс для подготовки данных - [data_preparation.py](data_handling/data_preparation.py)\n![image](https://github.com/user-attachments/assets/fbcf4d8f-dd00-4d52-9fa0-a469293f15aa)\n\n### Класс для линейной регрессии - [linear_regression_model.py](models/linear_regression_model.py)\n![image](https://github.com/user-attachments/assets/1b328bf0-cff7-412b-81a8-b7a015ba8e8a)\n\n### Класс визуализации - [visualization.py](visualization/visualization.py) (Класс для подготовки данных)\n![image](https://github.com/user-attachments/assets/dc044285-ce20-408d-81fb-7ffb699aba9d)\n\n### Класс юнит-тестирования - [test_apartment_predictor.py](tests/test_apartment_predictor.py)\n![image](https://github.com/user-attachments/assets/ab481f63-ca29-4acf-99a7-036b746de413)\n\n### Класс с тестовыми данными - [test_data.py](tests/test_data.py)\n![image](https://github.com/user-attachments/assets/ba587a51-f4fe-4e2e-b7f0-8e652879ad56)\n\n\n## Лицензия\n\nЭтот проект распространяется под лицензией MIT - смотрите файл [LICENSE](LICENSE) для деталей.\n\n\n## Автор\n\nБедин Владислав ([MindlessMuse666](https://github.com/MindlessMuse666))\n  - GitHub: [MindlessMuse666](https://github.com/MindlessMuse666 \"Владислав: https://github.com/MindlessMuse666\")\n  - Telegram: [@mindless_muse](t.me/mindless_muse)\n  - Gmail: [mindlessmuse.666@gmail.com](mindlessmuse.666@gmail.com)\n","project_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fmindlessmuse666%2Fapartment-price-predictor","html_url":"https://awesome.ecosyste.ms/projects/github.com%2Fmindlessmuse666%2Fapartment-price-predictor","lists_url":"https://awesome.ecosyste.ms/api/v1/projects/github.com%2Fmindlessmuse666%2Fapartment-price-predictor/lists"}