論文の概要: Measurement Models For Sailboats Price vs. Features And Regional Areas

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.14994v1
• Date: Tue, 26 Sep 2023 15:03:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-27 13:13:09.507558
• Title: Measurement Models For Sailboats Price vs. Features And Regional Areas
• Title（参考訳）: セイルボート価格と特徴量と地域面積の測定モデル
• Authors: Jiaqi Weng, Chunlin Feng, Yihan Shao
• Abstract要約: アメリカは平均的な帆船価格で首位となり、続いてヨーロッパ、香港、カリブ海が続いた。 勾配降下モデルではより優れた性能を示し,MSEとMAEの最低値が得られた。 最初の仮説とは対照的に、国のGDPはヨットの価格と直接の相関を示さなかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In this study, we investigated the relationship between sailboat technical specifications and their prices, as well as regional pricing influences. Utilizing a dataset encompassing characteristics like length, beam, draft, displacement, sail area, and waterline, we applied multiple machine learning models to predict sailboat prices. The gradient descent model demonstrated superior performance, producing the lowest MSE and MAE. Our analysis revealed that monohulled boats are generally more affordable than catamarans, and that certain specifications such as length, beam, displacement, and sail area directly correlate with higher prices. Interestingly, lower draft was associated with higher listing prices. We also explored regional price determinants and found that the United States tops the list in average sailboat prices, followed by Europe, Hong Kong, and the Caribbean. Contrary to our initial hypothesis, a country's GDP showed no direct correlation with sailboat prices. Utilizing a 50% cross-validation method, our models yielded consistent results across test groups. Our research offers a machine learning-enhanced perspective on sailboat pricing, aiding prospective buyers in making informed decisions.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,帆船の技術仕様とその価格,および地域価格の影響について検討した。 長さ,ビーム,ドラフト,変位,セイルエリア,ウォーターラインなどの特性を包含するデータセットを用いて,複数の機械学習モデルを適用し,帆船価格の予測を行った。 勾配降下モデルでは,mseおよびmaeが最も低い値を示した。 分析の結果,単船はカタマランよりも一般的に安価であり,長さ,梁,変位,帆路面積などの特定仕様は価格上昇と直接相関することが明らかとなった。 興味深いことに、低いドラフトは上場価格の上昇と関連していた。 我々はまた、地域価格決定要因を調査し、米国が平均的なヨット価格で首位となり、続いてヨーロッパ、香港、カリブ海が続いた。 最初の仮説とは対照的に、国のGDPはヨットの価格と直接の相関を示さなかった。 50%のクロスバリデーション法を用いて,実験群間で一貫した結果を得た。 我々の研究は、ヨットの価格に関する機械学習による視点を提供し、消費者が情報的な意思決定を行うのを助ける。

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