Методы машинного обучения в исследовании рынка жилой недвижимости
Автор: Родионов Д.Г., Чан Х.Х., Конников Е.А., Унгвари Л.
Журнал: Известия Санкт-Петербургского государственного экономического университета @izvestia-spgeu
Рубрика: Методология и инструментарий управления
Статья в выпуске: 6-2 (144), 2023 года.
Бесплатный доступ
В статье рассматривается методологическая специфика анализа цен объектов недвижимость в разрезе современных методов машинного обучения. Центральной проблемой данного анализа является вариативная природа региональной специфики, которая может быть описана множеством способов. В рамках данного исследования представлен анализ эффективности трех подходов к описанию данной специфики, дифференцированных в соответствии со спецификой распределения данных. Результаты сравнительного анализа также дифференцированы в разрезе методов машинного обучения.
Машинное обучение, линейная регрессия, градиентный бустинг, случайные леса, деревья решений, стоимость объекта недвижимости
Короткий адрес: https://sciup.org/148327781
IDR: 148327781
Список литературы Методы машинного обучения в исследовании рынка жилой недвижимости
- Suat Т., Onden 1. Evaluation of real estate decisions by spatial information // International Journal of Engineering Management and Economics. 2016. № 6. Р. 19-37.
- Santos E. et al.Comparative Analysis of the Importance of Determining Factors in the Choice and Sale of Apartments // Sustainability. 2021. № 13 (16). Р. 8731.
- Конников Е.А. и др. Влияние информационной среды региональной социально-экономической системы на потребление алкоголя населением // Информационные системы и технологии. 2021. № 3 (125). С. 44-49.
- Cauchois M. STATS 50: Mathematics of Sport Spring 2019. Week 2 - Linear Regression. 2019.
- Thomas T. et al. Applications of Decision Trees. 2019.
- Griesbach C. et al. Gradient boosting for linear mixed models // The International Journal of Biostatistics. 2020. № 17. Р. 317-329.
- Olson M. Essays on Random Forest Ensembles. 2018.
- Родионов Д.Г. и др. Автоматизированный алгоритм квантификации информационной среды финансового рынка // Экономические науки. 2022. № 212. С. 134-139. EDN: KPVWCS
- Schluchter M.D. Mean Square Error. Wiley StatsRef: Statistics Reference Online. 2014.
- Peng J., Aved A. Approximate regularized least squares algorithm for classification // Defense + Security. 2018.
