論文の概要: Predicting housing prices and analyzing real estate market in the Chicago suburbs using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.06261v1
• Date: Wed, 12 Oct 2022 14:41:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-13 15:22:42.647025
• Title: Predicting housing prices and analyzing real estate market in the Chicago suburbs using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたシカゴ郊外の住宅価格予測と不動産市場分析
• Authors: Kevin Xu, Hieu Nguyen
• Abstract要約: パンデミック後の市場はシカゴ郊外地域でボラティリティを経験しており、住宅価格に大きな影響を与えた。 この研究は、ナパービル/ボリングブルック不動産市場において、これらの住宅属性に基づいて、機械学習モデルを用いて不動産価格を予測するために行われた。 その結果,XGBoostモデルでは,ポストパンデミック条件による付加的なボラティリティにもかかわらず,住宅価格の予測に最適であることが判明した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The pricing of housing properties is determined by a variety of factors. However, post-pandemic markets have experienced volatility in the Chicago suburb area, which have affected house prices greatly. In this study, analysis was done on the Naperville/Bolingbrook real estate market to predict property prices based on these housing attributes through machine learning models, and to evaluate the effectiveness of such models in a volatile market space. Gathering data from Redfin, a real estate website, sales data from 2018 up until the summer season of 2022 were collected for research. By analyzing these sales in this range of time, we can also look at the state of the housing market and identify trends in price. For modeling the data, the models used were linear regression, support vector regression, decision tree regression, random forest regression, and XGBoost regression. To analyze results, comparison was made on the MAE, RMSE, and R-squared values for each model. It was found that the XGBoost model performs the best in predicting house prices despite the additional volatility sponsored by post-pandemic conditions. After modeling, Shapley Values (SHAP) were used to evaluate the weights of the variables in constructing models.
• Abstract（参考訳）: 住宅の価格設定は様々な要因によって決定される。 しかし、ポストパンデミック市場はシカゴ郊外でボラティリティを経験しており、住宅価格に大きな影響を与えている。 本研究では, ナパービル/ボリングブルック不動産市場において, これらの住宅属性に基づく不動産価格の予測を機械学習モデルを用いて行い, 不安定な市場空間におけるモデルの有効性を評価する。 不動産サイトであるredfinのデータを収集し、2018年から2022年の夏までの売り上げを調査対象とした。 この範囲でこれらの販売を分析することで、住宅市場の現状を把握し、価格動向を把握できる。 データのモデル化には、線形回帰、サポートベクトル回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰、xgboost回帰といったモデルを用いた。 結果を分析するために,各モデルのmae値,rmse値,r-squared値の比較を行った。 その結果,XGBoostモデルでは,ポストパンデミック条件による付加ボラティリティにもかかわらず,住宅価格の予測に最適であることが判明した。 モデリング後、モデル構築における変数の重み付けを評価するためにShapley Values (SHAP) が用いられた。

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