論文の概要: A Comparison of Statistical and Machine Learning Algorithms for Predicting Rents in the San Francisco Bay Area

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2011.14924v1
• Date: Thu, 26 Nov 2020 08:50:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-20 12:33:24.983149
• Title: A Comparison of Statistical and Machine Learning Algorithms for Predicting Rents in the San Francisco Bay Area
• Title（参考訳）: サンフランシスコ湾地域における家賃予測のための統計的・機械学習アルゴリズムの比較
• Authors: Paul Waddell and Arezoo Besharati-Zadeh
• Abstract要約: 本稿では,予測精度を重要視するユースケースについて述べるとともに,ランダムな森林回帰を複数の回帰と比較する。 我々は、ほぼ局所的なアクセシビリティ変数を用いて、両方のモデルから有用な予測を得られることを発見した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Urban transportation and land use models have used theory and statistical modeling methods to develop model systems that are useful in planning applications. Machine learning methods have been considered too 'black box', lacking interpretability, and their use has been limited within the land use and transportation modeling literature. We present a use case in which predictive accuracy is of primary importance, and compare the use of random forest regression to multiple regression using ordinary least squares, to predict rents per square foot in the San Francisco Bay Area using a large volume of rental listings scraped from the Craigslist website. We find that we are able to obtain useful predictions from both models using almost exclusively local accessibility variables, though the predictive accuracy of the random forest model is substantially higher.
• Abstract（参考訳）: 都市交通と土地利用モデルは、計画アプリケーションに有用なモデルシステムの開発に理論と統計的モデリング手法を用いてきた。 機械学習手法は「ブラックボックス」が多すぎると考えられており、解釈性に欠けており、土地利用や交通モデリングの文献に限られている。 そこで本研究では,予測精度を第一に重要視するユースケースを提示し,ランダムな森林回帰と,通常の最小二乗法を用いた複数回帰法を比較し,craigslist webサイトから収集した大量のレンタルリストを用いて,サンフランシスコベイエリアの平方フィート当たりの賃貸料を予測した。 その結果,ランダムフォレストモデルの予測精度は著しく高いものの,ほぼ排他的アクセシビリティ変数を用いて,両モデルから有用な予測が得られることがわかった。

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