В данной работе был рассмотрен рынок недвижимости в районах города Алматы. Мы знаем, что этот рынок является важным сектором мировой экономики. Рынок жилой недвижимости Казахстана представляет собой сложную структуру, состоящую из сотен тысяч квартир, характеризующихся многими особенностями. В то же время любые изменения на рынке могут стать причиной спекуляций и преднамеренного повышения цен на недвижимость. Именно поэтому так важно понимать, какова реальная стоимость квартиры и где она дороже. В ходе исследования было рассмотрено создание модели прогнозирования стоимости недвижимости с использованием методов машинного обучения. В работе использовались несколько алгоритмов машинного обучения: Linear Regression, Lasso, Ridge, Decision Tree Regression, Random Forest Regression, SVR (Gaussian kernel), показаны результаты их работы и точность.