論文の概要: Comparative Analysis of Linear Regression, Gaussian Elimination, and LU
Decomposition for CT Real Estate Purchase Decisions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.13471v1
- Date: Wed, 22 Nov 2023 15:35:56 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-23 14:40:23.338404
- Title: Comparative Analysis of Linear Regression, Gaussian Elimination, and LU
Decomposition for CT Real Estate Purchase Decisions
- Title（参考訳）: CT不動産購入決定のための線形回帰, ガウス除去, LU分解の比較解析
- Authors: Xilin Cheng
- Abstract要約: コネチカット州で家を購入できるかどうかを予測するために、3つのアルゴリズムが評価された。
線形回帰とLU分解が最も信頼性の高いレコメンデーションを提供した。
R-二乗スコアや平均二乗誤差などの指標を用いてモデルの有効性を評価することにより、各手法の強みと弱みの微妙な理解を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper presents a comprehensive evaluation of three distinct
computational algorithms applied to the decision-making process of real estate
purchases. Specifically, we analyze the efficacy of Linear Regression from
Scikit-learn library, Gaussian Elimination with partial pivoting, and LU
Decomposition in predicting the advisability of buying a house in the State of
Connecticut based on a set of financial and market-related parameters. The
algorithms' performances were compared using a dataset encompassing
town-specific details, yearly data, interest rates, and median sale ratios. Our
results demonstrate significant differences in predictive accuracy, with Linear
Regression and LU Decomposition providing the most reliable recommendations and
Gaussian Elimination showing limitations in stability and performance. The
study's findings emphasize the importance of algorithm selection in predictive
analytic and offer insights into the practical applications of computational
methods in real estate investment strategies. By evaluating model efficacy
through metrics such as R-squared scores and Mean Squared Error, we provide a
nuanced understanding of each method's strengths and weaknesses, contributing
valuable knowledge to the fields of real estate analysis and predictive
modeling.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,不動産購入の意思決定プロセスに適用される3つの異なる計算アルゴリズムの包括的評価を行う。
具体的には,scikit-learnライブラリからの線形回帰,部分的ピボットによるガウス除去,lu分解の効果を,財政的および市場関連パラメータに基づいてコネチカット州における住宅購入の可否を予測した。
アルゴリズムのパフォーマンスは、都市固有の詳細、年次データ、利子率、中央値の販売比率を含むデータセットを用いて比較された。
その結果,線形回帰とLU分解は最も信頼性の高いレコメンデーションを提供し,ガウス除去は安定性と性能の限界を示した。
この研究は、予測分析におけるアルゴリズムの選択の重要性を強調し、不動産投資戦略における計算手法の実践的応用に関する洞察を提供する。
R-二乗スコアや平均二乗誤差などの指標を用いてモデルの有効性を評価することにより、各手法の強みと弱みを微妙に理解し、不動産分析や予測モデリングの分野に貴重な知識を提供する。
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