論文の概要: Using Machine Learning to Evaluate Real Estate Prices Using Location Big
Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01180v1
- Date: Mon, 2 May 2022 19:58:18 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-05-05 03:02:31.370298
- Title: Using Machine Learning to Evaluate Real Estate Prices Using Location Big
Data
- Title（参考訳）: 機械学習による位置ビッグデータを用いた不動産価格評価
- Authors: Walter Coleman, Ben Johann, Nicholas Pasternak, Jaya Vellayan, Natasha
Foutz and Heman Shakeri
- Abstract要約: 一般的な回帰モデルとツリーベースモデルの予測能力を向上させるために,モバイル位置情報が有効かどうかを検討する。
本研究では,1週間あたり500m以内の利用者を収集した不動産データから,個別の資産にアタッチすることで,移動データを処理した。
これらの動的国勢調査の特徴に加えて, 住民数, 通勤者数, 通勤者数, 住民数など, 静的な国勢調査特徴も含んでいた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5033155053523041
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: With everyone trying to enter the real estate market nowadays, knowing the
proper valuations for residential and commercial properties has become crucial.
Past researchers have been known to utilize static real estate data (e.g.
number of beds, baths, square footage) or even a combination of real estate and
demographic information to predict property prices. In this investigation, we
attempted to improve upon past research. So we decided to explore a unique
approach: we wanted to determine if mobile location data could be used to
improve the predictive power of popular regression and tree-based models. To
prepare our data for our models, we processed the mobility data by attaching it
to individual properties from the real estate data that aggregated users within
500 meters of the property for each day of the week. We removed people that
lived within 500 meters of each property, so each property's aggregated
mobility data only contained non-resident census features. On top of these
dynamic census features, we also included static census features, including the
number of people in the area, the average proportion of people commuting, and
the number of residents in the area. Finally, we tested multiple models to
predict real estate prices. Our proposed model is two stacked random forest
modules combined using a ridge regression that uses the random forest outputs
as predictors. The first random forest model used static features only and the
second random forest model used dynamic features only. Comparing our models
with and without the dynamic mobile location features concludes the model with
dynamic mobile location features achieves 3/% percent lower mean squared error
than the same model but without dynamic mobile location features.
- Abstract（参考訳）: 近年、誰もが不動産市場に参入しようとする中、住宅や商業施設の適切な評価を知ることが重要になっている。
過去の研究者は静的な不動産データ(ベッド数、浴室数、四角い映像など)や不動産情報と人口統計情報を組み合わせて不動産価格を予測することが知られている。
この調査では過去の研究を改良しようと試みた。
私たちは、人気のある回帰モデルとツリーベースモデルの予測能力を改善するために、モバイル位置情報が使えるかどうかを判断したいと考えました。
我々のモデルのためのデータを作成するために、我々は1週間に500メートル以内にユーザーを集約した不動産データから個々のプロパティにそれをアタッチすることで、モビリティデータを処理しました。
各土地の500メートル以内の住民を排除したので、各土地の総移動量データには、非居住者の国勢調査特徴のみが含まれていた。
これらの動的な国勢調査機能に加えて、地域の人口数、通勤者の平均比率、地域の住民数など、静的な国勢調査機能も含まれています。
最後に、不動産価格を予測するために複数のモデルをテストした。
提案モデルは,ランダムフォレストアウトプットを予測器として用いたリッジ回帰を用いた2つの積層ランダムフォレストモジュールである。
第1のランダム森林モデルは静的特徴のみを使用し、第2のランダム森林モデルは動的特徴のみを使用した。
我々のモデルと動的な移動位置特徴を比べると、ダイナミックな移動位置特徴と比較すると、同じモデルよりも平均2乗誤差が3/%低いが、動的な移動位置特徴がない。
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