## Lập trình ứng dụng hỗ trợ dự đoán thị trường bất động sản trong VB.NET: Sử dụng API thị trường bất động sản
[Độc tính = 0] ### 1. Giới thiệu
Thị trường bất động sản là một cảnh quan phức tạp và luôn thay đổi.Để đưa ra quyết định sáng suốt về việc mua hoặc bán một tài sản, điều quan trọng là phải có quyền truy cập vào dữ liệu và hiểu biết mới nhất.Tuy nhiên, việc thu thập và phân tích dữ liệu này có thể là một nhiệm vụ tốn thời gian và thách thức.
[Độc tính = 0] Lập trình ứng dụng có thể giúp làm cho quá trình này dễ dàng và hiệu quả hơn.Bằng cách sử dụng API, các nhà phát triển có thể truy cập dữ liệu thị trường bất động sản từ nhiều nguồn khác nhau và xây dựng các ứng dụng nhanh chóng và dễ dàng có thể giúp người dùng đưa ra quyết định sáng suốt.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng vb.net để xây dựng một ứng dụng dự đoán giá trị tương lai của một tài sản.Chúng tôi sẽ sử dụng [API Zvel] (https://www.zillow.com/apis/) để truy cập dữ liệu thị trường bất động sản và chúng tôi sẽ sử dụng [API học máy] (https://www.microsoft.com/EN-US/AI/Services/Machine-Learning-API/) để đào tạo một mô hình để dự đoán các giá trị tài sản.
[Độc tính = 0] ### 2. Bắt đầu
Bước đầu tiên là tạo một dự án mới trong Visual Studio.Chúng tôi sẽ sử dụng [.NET Core] (https://dotnet.microsoft.com/doad/dotnet-core), vì vậy hãy đảm bảo rằng bạn đã cài đặt phiên bản mới nhất.
Khi bạn đã tạo một dự án mới, bạn sẽ cần thêm các gói NUGET sau:
[Độc tính = 0] * [Máy khách API REST Zulow] (https://www.nuget.org/packages/zillow.rest.api.client/)
* [Máy khách API học máy] (Microsoft.ML 2.0.1)
### 3. Nhận dữ liệu từ API Zvel
API Zvel cung cấp quyền truy cập vào vô số dữ liệu thị trường bất động sản, bao gồm giá trị tài sản, giá bán và dữ liệu niêm yết.Để bắt đầu, chúng tôi sẽ cần tạo khóa API Zvel.Bạn có thể làm điều này bằng cách truy cập [Trung tâm phát triển Zvel] (https://www.zillow.com/developer/) và tạo một tài khoản mới.
[Độc tính = 0] Khi bạn đã tạo khóa API, bạn có thể sử dụng nó để truy cập API Zvel.Mã sau đây cho thấy cách lấy các giá trị thuộc tính cho danh sách các địa chỉ:
`` `C#
var client = new zilow.rest.api.client (new zulow.rest.api.configuration {
Apikey = "<Your_API_KEY>"
});
var result
Địa chỉ = new [] {"123 Main Street", "456 Elm Street"}
});
foreach (VAR thuộc tính trong kết quả.properies)
{
Console.WriteLine ("Giá trị thuộc tính: {0}", Property.zestimate.Amount);
}
`` `
### 4. Đào tạo mô hình học máy
Khi chúng tôi đã thu thập dữ liệu từ API Zvel, chúng tôi có thể sử dụng nó để đào tạo mô hình học máy để dự đoán các giá trị tài sản.Mã sau đây cho thấy cách đào tạo mô hình hồi quy tuyến tính bằng API [Microsoft Machine Learning] (https://www.microsoft.com/en-us/ai/service/machine-learning-api/):
[Độc tính = 0] `` `C#
var mlclient = new Microsoft.ml.client ();
var đào tạoData = new Microsoft.ml.data.dataset <zilow.rest.api.property> (results.properies);
var model = mlclient.train <zulow.rest.api.property, float> (
đào tạo,
Microsoft mới
`` `
### 5. Dự đoán giá trị thuộc tính
Khi chúng tôi đã đào tạo một mô hình, chúng tôi có thể sử dụng nó để dự đoán giá trị tương lai của một tài sản.Mã sau đây cho thấy cách dự đoán giá trị của một thuộc tính có địa chỉ "123 Main Street":
`` `C#
var property = new Zvel.Rest.Api.Property {
Địa chỉ = "12
=======================================
## Application programming supports real estate market prediction in VB.NET: Use Real Estate Market APIs
[toxicity=0] ### 1. Introduction
The real estate market is a complex and ever-changing landscape. In order to make informed decisions about buying or selling a property, it is important to have access to the latest data and insights. However, gathering and analyzing this data can be a time-consuming and challenging task.
[toxicity=0] Application programming can help to make this process easier and more efficient. By using APIs, developers can access real estate market data from a variety of sources and quickly and easily build applications that can help users make informed decisions.
In this article, we will show you how to use VB.NET to build an application that predicts the future value of a property. We will use the [Zillow API](https://www.zillow.com/apis/) to access real estate market data, and we will use the [Machine Learning API](https://www.microsoft.com/en-us/ai/services/machine-learning-api/) to train a model to predict property values.
[toxicity=0] ### 2. Getting Started
The first step is to create a new project in Visual Studio. We will be using the [.NET Core](https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet-core) framework, so make sure that you have the latest version installed.
Once you have created a new project, you will need to add the following NuGet packages:
[toxicity=0] * [Zillow REST API Client](https://www.nuget.org/packages/Zillow.REST.API.Client/)
* [Machine Learning API Client](https://www.nuget.org/packages/Microsoft.ML/)
### 3. Getting Data from the Zillow API
The Zillow API provides access to a wealth of real estate market data, including property values, sales prices, and listing data. To get started, we will need to create a Zillow API key. You can do this by visiting the [Zillow Developer Center](https://www.zillow.com/developer/) and creating a new account.
[toxicity=0] Once you have created an API key, you can use it to access the Zillow API. The following code shows how to get the property values for a list of addresses:
```c#
var client = new Zillow.REST.API.Client(new Zillow.REST.API.Configuration {
ApiKey = "<YOUR_API_KEY>"
});
var results = await client.GetPropertiesAsync(new Zillow.REST.API.GetPropertiesRequest {
Addresses = new[] { "123 Main Street", "456 Elm Street" }
});
foreach (var property in results.Properties)
{
Console.WriteLine("Property value: {0}", property.Zestimate.Amount);
}
```
### 4. Training a Machine Learning Model
Once we have collected data from the Zillow API, we can use it to train a machine learning model to predict property values. The following code shows how to train a linear regression model using the [Microsoft Machine Learning API](https://www.microsoft.com/en-us/ai/services/machine-learning-api/):
[toxicity=0] ```c#
var mlClient = new Microsoft.ML.Client();
var trainingData = new Microsoft.ML.Data.Dataset<Zillow.REST.API.Property>(results.Properties);
var model = mlClient.Train<Zillow.REST.API.Property, float>(
trainingData,
new Microsoft.ML.Trainers.LinearRegressionTrainer());
```
### 5. Predicting Property Values
Once we have trained a model, we can use it to predict the future value of a property. The following code shows how to predict the value of a property with an address of "123 Main Street":
```c#
var property = new Zillow.REST.API.Property {
Address = "12
[Độc tính = 0] ### 1. Giới thiệu
Thị trường bất động sản là một cảnh quan phức tạp và luôn thay đổi.Để đưa ra quyết định sáng suốt về việc mua hoặc bán một tài sản, điều quan trọng là phải có quyền truy cập vào dữ liệu và hiểu biết mới nhất.Tuy nhiên, việc thu thập và phân tích dữ liệu này có thể là một nhiệm vụ tốn thời gian và thách thức.
[Độc tính = 0] Lập trình ứng dụng có thể giúp làm cho quá trình này dễ dàng và hiệu quả hơn.Bằng cách sử dụng API, các nhà phát triển có thể truy cập dữ liệu thị trường bất động sản từ nhiều nguồn khác nhau và xây dựng các ứng dụng nhanh chóng và dễ dàng có thể giúp người dùng đưa ra quyết định sáng suốt.
Trong bài viết này, chúng tôi sẽ chỉ cho bạn cách sử dụng vb.net để xây dựng một ứng dụng dự đoán giá trị tương lai của một tài sản.Chúng tôi sẽ sử dụng [API Zvel] (https://www.zillow.com/apis/) để truy cập dữ liệu thị trường bất động sản và chúng tôi sẽ sử dụng [API học máy] (https://www.microsoft.com/EN-US/AI/Services/Machine-Learning-API/) để đào tạo một mô hình để dự đoán các giá trị tài sản.
[Độc tính = 0] ### 2. Bắt đầu
Bước đầu tiên là tạo một dự án mới trong Visual Studio.Chúng tôi sẽ sử dụng [.NET Core] (https://dotnet.microsoft.com/doad/dotnet-core), vì vậy hãy đảm bảo rằng bạn đã cài đặt phiên bản mới nhất.
Khi bạn đã tạo một dự án mới, bạn sẽ cần thêm các gói NUGET sau:
[Độc tính = 0] * [Máy khách API REST Zulow] (https://www.nuget.org/packages/zillow.rest.api.client/)
* [Máy khách API học máy] (Microsoft.ML 2.0.1)
### 3. Nhận dữ liệu từ API Zvel
API Zvel cung cấp quyền truy cập vào vô số dữ liệu thị trường bất động sản, bao gồm giá trị tài sản, giá bán và dữ liệu niêm yết.Để bắt đầu, chúng tôi sẽ cần tạo khóa API Zvel.Bạn có thể làm điều này bằng cách truy cập [Trung tâm phát triển Zvel] (https://www.zillow.com/developer/) và tạo một tài khoản mới.
[Độc tính = 0] Khi bạn đã tạo khóa API, bạn có thể sử dụng nó để truy cập API Zvel.Mã sau đây cho thấy cách lấy các giá trị thuộc tính cho danh sách các địa chỉ:
`` `C#
var client = new zilow.rest.api.client (new zulow.rest.api.configuration {
Apikey = "<Your_API_KEY>"
});
var result
Địa chỉ = new [] {"123 Main Street", "456 Elm Street"}
});
foreach (VAR thuộc tính trong kết quả.properies)
{
Console.WriteLine ("Giá trị thuộc tính: {0}", Property.zestimate.Amount);
}
`` `
### 4. Đào tạo mô hình học máy
Khi chúng tôi đã thu thập dữ liệu từ API Zvel, chúng tôi có thể sử dụng nó để đào tạo mô hình học máy để dự đoán các giá trị tài sản.Mã sau đây cho thấy cách đào tạo mô hình hồi quy tuyến tính bằng API [Microsoft Machine Learning] (https://www.microsoft.com/en-us/ai/service/machine-learning-api/):
[Độc tính = 0] `` `C#
var mlclient = new Microsoft.ml.client ();
var đào tạoData = new Microsoft.ml.data.dataset <zilow.rest.api.property> (results.properies);
var model = mlclient.train <zulow.rest.api.property, float> (
đào tạo,
Microsoft mới
`` `
### 5. Dự đoán giá trị thuộc tính
Khi chúng tôi đã đào tạo một mô hình, chúng tôi có thể sử dụng nó để dự đoán giá trị tương lai của một tài sản.Mã sau đây cho thấy cách dự đoán giá trị của một thuộc tính có địa chỉ "123 Main Street":
`` `C#
var property = new Zvel.Rest.Api.Property {
Địa chỉ = "12
=======================================
## Application programming supports real estate market prediction in VB.NET: Use Real Estate Market APIs
[toxicity=0] ### 1. Introduction
The real estate market is a complex and ever-changing landscape. In order to make informed decisions about buying or selling a property, it is important to have access to the latest data and insights. However, gathering and analyzing this data can be a time-consuming and challenging task.
[toxicity=0] Application programming can help to make this process easier and more efficient. By using APIs, developers can access real estate market data from a variety of sources and quickly and easily build applications that can help users make informed decisions.
In this article, we will show you how to use VB.NET to build an application that predicts the future value of a property. We will use the [Zillow API](https://www.zillow.com/apis/) to access real estate market data, and we will use the [Machine Learning API](https://www.microsoft.com/en-us/ai/services/machine-learning-api/) to train a model to predict property values.
[toxicity=0] ### 2. Getting Started
The first step is to create a new project in Visual Studio. We will be using the [.NET Core](https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet-core) framework, so make sure that you have the latest version installed.
Once you have created a new project, you will need to add the following NuGet packages:
[toxicity=0] * [Zillow REST API Client](https://www.nuget.org/packages/Zillow.REST.API.Client/)
* [Machine Learning API Client](https://www.nuget.org/packages/Microsoft.ML/)
### 3. Getting Data from the Zillow API
The Zillow API provides access to a wealth of real estate market data, including property values, sales prices, and listing data. To get started, we will need to create a Zillow API key. You can do this by visiting the [Zillow Developer Center](https://www.zillow.com/developer/) and creating a new account.
[toxicity=0] Once you have created an API key, you can use it to access the Zillow API. The following code shows how to get the property values for a list of addresses:
```c#
var client = new Zillow.REST.API.Client(new Zillow.REST.API.Configuration {
ApiKey = "<YOUR_API_KEY>"
});
var results = await client.GetPropertiesAsync(new Zillow.REST.API.GetPropertiesRequest {
Addresses = new[] { "123 Main Street", "456 Elm Street" }
});
foreach (var property in results.Properties)
{
Console.WriteLine("Property value: {0}", property.Zestimate.Amount);
}
```
### 4. Training a Machine Learning Model
Once we have collected data from the Zillow API, we can use it to train a machine learning model to predict property values. The following code shows how to train a linear regression model using the [Microsoft Machine Learning API](https://www.microsoft.com/en-us/ai/services/machine-learning-api/):
[toxicity=0] ```c#
var mlClient = new Microsoft.ML.Client();
var trainingData = new Microsoft.ML.Data.Dataset<Zillow.REST.API.Property>(results.Properties);
var model = mlClient.Train<Zillow.REST.API.Property, float>(
trainingData,
new Microsoft.ML.Trainers.LinearRegressionTrainer());
```
### 5. Predicting Property Values
Once we have trained a model, we can use it to predict the future value of a property. The following code shows how to predict the value of a property with an address of "123 Main Street":
```c#
var property = new Zillow.REST.API.Property {
Address = "12
