PJATK - Demo of the model developed as part of master's thesis.
Author:
- Serhii Krasnoiarskyi (s18943)
Elements included in the project:
- Documentation of the project prototype
- PoC demo (showing some of the functionality of the prototype)
- Model trained on real data from otodom.pl website
This Streamlit application displays examples of house rental offers and allows users to predict rental prices based on various features of the property. The app uses a machine learning model to make predictions and displays the results as price and diviation from average market price.
This Streamlit app displays examples of home rental listings and allows users to predict rental prices based on various property characteristics. The application uses a machine learning model to make predictions, which was developed in a thesis. After entering the characteristics of the desired property, the app displays the results in the form of a price and how the price differs from the average price of the apartment. As a demo of the prototype's functionality, it would be good to be able to do:
- Display a table of rental properties with the ability to select multiple rows and display the corresponding location on a map.
- Select property amenities, adjust floor, area, number of rooms, age, and other features to make a prediction.
- Upload your photos of rental properties to add them to the displayed images.
- Predict price based on features
- visualization of the results, e.g. a map displaying the localization of the apartment
- simple graphical interface, e.g. for specifying features for analysis
- Pandas
- Scikit-learn
W tym celu wykorzystać możemy:
- Streamlit - https://streamlit.io/
- Dash - https://dash.plotly.com/
- Folium
install requirements run stream_lit_app.py by command: streamlit run stream_lit_app.py -enjoy the demo
Planning on testing other types of models and training techniques to enhance the accuracy of predictions.
PJATK - Demo modela opracowanego w ramach pracy magisterskiej
Autor:
- Serhii Krasnoiarskyi (s18943)
Elementy wchodzące w skład projektu:
- Dokumentacja prototypu projektu
- Demo PoC (pokazanie część funkcjonalności prototypu)
- Model wytrenowany na realnych danych z strony otodom.pl
Ta aplikacja Streamlit wyświetla przykłady ofert wynajmu domów i pozwala użytkownikom przewidywać ceny wynajmu w oparciu o różne cechy nieruchomości. Aplikacja do tworzenia prognoz wykorzystuje model uczenia maszynowego który powstał w rezutacie pracy dyplomowej. Po wprowadzeniu cech porządanego miszkania aplikacja wyświetla wyniki w postaci ceny i tego jak cena różni od śriedniej ceny mieszkania. W ramach demo funkcjonalności prototypu dobrze by było, gdyby udało się zrobić:
- Wyświetlanie tabeli nieruchomości do wynajmu z możliwością wyboru wielu wierszy i wyświetlania odpowiedniej lokalizacji na mapie.
- Wybierz udogodnienia nieruchomości, dostosuj piętro, powierzchnię, liczbę pokoi, wiek i inne cechy, aby dokonać prognozy.
- Prześlij własne zdjęcia nieruchomości do wynajęcia, aby dodać je do wyświetlanych obrazów.
- Przewidywanie ceny na podstawi cech
- wizualizację wyników np. mapę wyświetlającą localizacje mieszkanie
- prosty interfejs graficzny np. do podania cech do analizy
W wersji podstawowej mapę można wygenerować po prostu w notatniku .ipynb.
W wersji bardziej interaktywnej mapę można dodać do interfejsu graficznego.
- Pandas
- Scikit-learn
W tym celu wykorzystać możemy:
- Streamlit - https://streamlit.io/
- Dash - https://dash.plotly.com/
- Folium
zainstaluj requerments uruchom stream_lit_app.py za pomocą polecenia:: streamlit run stream_lit_app.py -enjoy the demo
Planuje testowanie innych typów modeli i technik szkoleniowych w celu zwiększenia dokładności przewidywań.
Enjoy!