ভূমিকা আমাদের এই আলোচনার মূল বিষয় হলো একটি মেশিন লার্নিং মডেল তৈরি করা, যা দিয়ে বাসার দাম অনুমান করা যায়। সহজ কথায়, আমরা কম্পিউটারকে আমাদের ডাটা বা তথ্যগুলো শিখিয়ে দিচ্ছি যাতে সে নতুন কোনো বাসার লোকেশন, সাইজ এবং কয়টি রুম আছে—তা দেখে দাম বলে দিতে পারে। এই পর্যায়ে আমরা মডেলটি তৈরি করে তার কার্যকারিতা পরীক্ষা করব। ১. টেক্সট ডাটাকে সংখ্যায় রূপান্তর (One-Hot Encoding) ভিডিও রেফারেন্স: [ 00:21 ] মেশিন লার্নিং মডেল টেক্সট বা লেখা বুঝতে পারে না, সে শুধু সংখ্যা বোঝে। আমাদের ডাটাতে বাসার লোকেশনগুলো ছিল লেখা (যেমন: JP Nagar, Indiranagar)। এগুলোকে সংখ্যায় রূপান্তর করার জন্য আমরা 'One-Hot Encoding' ব্যবহার করেছি। সহজ ভাষায়: ধরুন, আপনার কাছে তিনটি এলাকা আছে—ক, খ, গ। এই মডেলটি তিনটি নতুন কলাম তৈরি করবে। যদি কোনো বাসা 'ক' এলাকার হয়, তবে 'ক' কলামে ১ থাকবে, বাকিগুলোতে ০। এতে কম্পিউটার বুঝতে পারে কোন বাসা কোথায়। কোড স্নিপেট: Python dummies = pd.get_dummies(df10.location) df11 = pd.concat([df10, dummies.drop('other', axis='columns')], axis='columns...