Fugu-MT 論文翻訳(概要): Housing Market Prediction Problem using Different Machine Learning Algorithms: A Case Study

論文の概要: Housing Market Prediction Problem using Different Machine Learning Algorithms: A Case Study

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2006.10092v1
Date: Wed, 17 Jun 2020 18:16:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-11-19 19:53:17.904191
Title: Housing Market Prediction Problem using Different Machine Learning Algorithms: A Case Study
Title（参考訳）: 異なる機械学習アルゴリズムを用いた住宅市場予測問題の事例研究
Authors: Shashi Bhushan Jha, Radu F. Babiceanu, Vijay Pandey, Rajesh Kumar Jha
Abstract要約: 2015年1月から2019年11月までの62,723件の住宅データセットはフロリダ・ボルシア郡資産評価協会のウェブサイトから取得されている。 XGBoostアルゴリズムは住宅価格を予測するために他のモデルよりも優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Developing an accurate prediction model for housing prices is always needed for socio-economic development and well-being of citizens. In this paper, a diverse set of machine learning algorithms such as XGBoost, CatBoost, Random Forest, Lasso, Voting Regressor, and others, are being employed to predict the housing prices using public available datasets. The housing datasets of 62,723 records from January 2015 to November 2019 are obtained from Florida Volusia County Property Appraiser website. The records are publicly available and include the real estate or economic database, maps, and other associated information. The database is usually updated weekly according to the State of Florida regulations. Then, the housing price prediction models using machine learning techniques are developed and their regression model performances are compared. Finally, an improved housing price prediction model for assisting the housing market is proposed. Particularly, a house seller or buyer, or a real estate broker can get insight in making better-informed decisions considering the housing price prediction. The empirical results illustrate that based on prediction model performance, Coefficient of Determination (R2), Mean Square Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), and computational time, the XGBoost algorithm performs superior to the other models to predict the housing price.
Abstract（参考訳）: 住宅価格の正確な予測モデルの開発は、常に社会経済的発展と市民の幸福のために必要である。本稿では,XGBoost,CatBoost,Random Forest,Lasso,Votting Regressorなどの機械学習アルゴリズムを用いて,公開データセットを用いた住宅価格の予測を行っている。 2015年1月から2019年11月までの62,723件の住宅データセットはフロリダ・ボルシア郡資産評価協会のウェブサイトから取得されている。記録は公開されており、不動産や経済データベース、地図などの関連情報が含まれている。データベースは通常、フロリダ州の規則に従って毎週更新される。次に,機械学習を用いた住宅価格予測モデルを開発し,その回帰モデルの性能を比較した。最後に,住宅市場を支援するための住宅価格予測モデルを提案する。特に住宅販売業者や買い手、あるいは不動産ブローカーは、住宅価格の予測を考慮し、より良い意思決定を行うための洞察を得ることができる。その結果、予測モデルの性能、決定係数(R2)、平均平方誤差(MSE)、平均絶対誤差(MAE)、計算時間に基づいて、XGBoostアルゴリズムは住宅価格を予測するために他のモデルよりも優れていることを示した。

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