功能1. kNNeighborsRegressor.predict(_) 描述1. 根据一个或多个自变量（预测变量）估计连续变量（目标）的值。 请参阅脚本文件中的示例。

房地产市场是最受关注的定价之一，并且一直在波动。 将机器学习的思想应用于如何以高精度提高和预见成本是主要领域之一。 本文的目标是预测房地产的市场价值。 该系统有助于根据地理变量找到房产的起始价格。 通过打破过去的市场模式和价值范围，以及未来的进步，未来的成本将被预测。 该检查意味着使用决策树回归器预测孟买市的房价。 它将帮助客户将资源置于遗产中，而无需转向经纪人。 这项研究的结果证明决策树回归器的准确率为 89%。

RF_regressor 使用sklearn随机森林回归器的预测模型