Immobilienprojekt - Campusx
Wichtig
Haftungsausschluss: Ich habe in diesem Projekt Daten in 99ACRes.com verwendet und diese Daten nur für Bildungszwecke verwendet.
Merkmale
- Preisvorhersagesystem für verschiedene Arten von Immobilien wie Wohnwohnungen, Mietwohnungen, unabhängige Böden, unabhängige Häuser, Wohnhäuser.
- Analytics -Seite , die einige interessante Einblicke in die Immobilien einer bestimmten Stadt Indiens oder einen Ort dieser Stadt zeigt.
- Sie können eine neue Stadt (zum Beispiel: Ihre Stadt ) auf der Website hinzufügen und dann die Preisvorhersage vornehmen und Analysen für Ihre Stadtdaten erhalten.
- Sie können Ressourcen herunterladen , die im Projekt wie Datensätze und ML -Modelle verwendet werden. Und wenn Sie den Code des Projekts möchten, können Sie ihn hier erhalten.
Tech Stack
| Technik | Stapel |
|---|
| Programmiersprache | Python |
| Versionskontrolle | Git & Github |
| Datenanalyse | Pandas, Numpy |
| Visualisierung | Matplotlib, Seeborn, Handlung |
| Maschinelles Lernen | Scikit-Learn |
| Frontend & Backend | Straffung |
| Extra | Pydantisch |
Installation
- Klonen Sie dieses Repo in Ihrem lokalen System.
- Erstellen Sie eine virtuelle Umgebung und installieren Sie die Anforderungen dieses Projekts mit dem folgenden Befehl:
pip install -r requirements.txt
- Führen Sie die Streamlit -App aus.
streamlit run Real_Estate_Project.py
Anerkennung
- 99ACRES.com: Ich habe diese Website verwendet, um die Daten für dieses Projekt zu sammeln.
- @arv-Anshul/99ACRES-SCRAPE: Verwendete diese streamlit-Web-App, um Daten von der 99ACRES.com-Website zu kratzen.
- Campusx DSMP: Ich lasse mich inspirieren und folge dem Capstone -Projekt dieses Kurses.
Lizenz
MIT
