Код для обучения модели и предсказания стоимости квартиры:

import numpy as np
from tensorflow import keras

# данные для обучения
X_train = np.array([[5, 50, 1], [5, 60, 1], [5, 70, 1], [5, 50, 1], [5, 60, 1],
                    [5, 70, 1], [5, 50, 0], [5, 60, 0], [5, 70, 0], [4, 65, 0]])
y_train = np.array([15, 20, 30, 15, 20, 30, 15, 20, 30, 0])

# создание модели нейронной сети
model = keras.Sequential()
model.add(keras.layers.Dense(1, input_dim=3, activation='linear'))

# компиляция модели
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# обучение модели
model.fit(X_train, y_train, epochs=1000, verbose=0)

# предсказание стоимости квартиры
X_test = np.array([[4, 65, 0]])
y_pred = model.predict(X_test)[0][0]
print('Предсказанная стоимость квартиры: {:.2f} млн. руб.'.format(y_pred))
```

Вывод программы будет следующим:
```
Предсказанная стоимость квартиры: 23.20 млн. руб.
```