الوصول إلى 7 عوامل من أصل 20 للحصول على أفضل مخرج: (العوامل هي المتغيرات في البيانات مثل عدد الغرف في الوحدة او المساحة)

عند إنشاء نموذج تنبؤي، فإن زيادة عدد العوامل لا تؤدي دائمًا إلى نتائج أفضل.

في بعض الحالات، قد يكون هناك تداخل غير مرغوب فيه أو تكرار بين العوامل  في النموذج،

لذا فإن إزالة بعضها يمكن أن يؤدي إلى تنبؤ أكثر دقة.

في هذه الحالة، وُجد أن استخدام 7 عوامل هو ما أدى إلى إنشاء النموذج التنبؤي الأكثر دقة.

سابعًا: استخدمت البيانات بعد التنظيف والتحويل لإعداد نموذج تنبئي.

يمكن اعتبار النموذج التنبؤي مثل الإنسان؛ فإذا كنت قد شاهدت ومررت بتجربة معينة، فمن المرجح أن تتنبأ بما سيحدث بعد ذلك.

عند إنشاء نموذج، نقوم بتدريبه باستخدام البيانات المتاحة لدينا، وهذا يعني أنه قد اطلع على هذه البيانات،

لذا يمكنه في كل مرة يقدم فيها تنبؤًا أن يتحقق من صحته من خلال مقارنة النتيجة مع سعر الوحدة السكنية المدرج في البيانات ذاتها.

ولنعرف كيف سيؤدي النموذج في سيناريوهات العالم الحقيقي، نقوم باختباره عن طريق إعطائه بيانات لم يسبق له رؤيتها،

وهذه البيانات نطلق عليها اسم “بيانات الاختبار”. وتم التوصل إلى نسبة خطأ في تنبؤ التكلفة تبلغ 9600 ريال لكل تنبؤ باستخدام بيانات التدريب،

و 13000 ريال لكل تنبؤ باستخدام بيانات الاختبار. وهذا يعني أنه لكل تنبؤ يمكن أن يكون النموذج خاطئًا بهذا المقدار سواء بالزيادة أو النقصان.

ويعود هذا التفاوت إلى عوامل خارجية لا يمكن للنموذج رصدها.