Тези присвячені задачі щодо розробки інформаційної технології по передбаченні ціни продажу будинків у Кінг-Каунті методами машинного навчання та опису основних етапів розв’язку. Виконано огляд важливості оцінювання будинків, огляд датасету та його основних ознак, огляд точності передбачення аналогічних рішень. Поставлено задачу розробити інформаційну технологію по передбаченні ціни продажу будинків та описати основні етапи розробки. Здійснено аналіз продажу та купівлі нерухомості, попередньо запропоновано ознаки, які мають вплив на ціноутворення будинків. Виконано вибір та опис датасету, розвідувальний аналіз даних, запропоновано правило фільтрації аномальних значень для даного датасету, вибрано множину можливих моделей, здійснено їх тренування та вибрано оптимальну серед них, наведено та проаналізовано результат роботи моделей. Отримано оптимальну регресійну модель «ExtraTreesRegressor», її застосування дозволило отримати точність передбачення 0,876. Наукова новизна полягає у тому, що отримана точність передбачення є кращою за точність аналогічних рішень, які використовують подібні моделі.