Fugu-MT 論文翻訳(概要): Predicting Rental Price of Lane Houses in Shanghai with Machine Learning Methods and Large Language Models

論文の概要: Predicting Rental Price of Lane Houses in Shanghai with Machine Learning Methods and Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.17505v1
Date: Sun, 26 May 2024 07:01:33 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-29 23:50:45.007827
Title: Predicting Rental Price of Lane Houses in Shanghai with Machine Learning Methods and Large Language Models
Title（参考訳）: 機械学習手法と大規模言語モデルを用いた上海のレーン住宅のレンタル価格予測
Authors: Tingting Chen, Shijing Si,
Abstract要約: 上海を含む大都市に住む若者の間では、住宅が重要な関心事となっている。本研究では,複数線形回帰(MLR),リッジ回帰(RR),ラッソ回帰(LR),決定木(DT),ランダム森林(RF)の5つの従来の機械学習手法を利用する。この手法を用いて2021年に上海で約2,609レーンの住宅賃貸取引の公開データを調べ、その結果を比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 13.076383543925864
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Housing has emerged as a crucial concern among young individuals residing in major cities, including Shanghai. Given the unprecedented surge in property prices in this metropolis, young people have increasingly resorted to the rental market to address their housing needs. This study utilizes five traditional machine learning methods: multiple linear regression (MLR), ridge regression (RR), lasso regression (LR), decision tree (DT), and random forest (RF), along with a Large Language Model (LLM) approach using ChatGPT, for predicting the rental prices of lane houses in Shanghai. It applies these methods to examine a public data sample of about 2,609 lane house rental transactions in 2021 in Shanghai, and then compares the results of these methods. In terms of predictive power, RF has achieved the best performance among the traditional methods. However, the LLM approach, particularly in the 10-shot scenario, shows promising results that surpass traditional methods in terms of R-Squared value. The three performance metrics: mean squared error (MSE), mean absolute error (MAE), and R-Squared, are used to evaluate the models. Our conclusion is that while traditional machine learning models offer robust techniques for rental price prediction, the integration of LLM such as ChatGPT holds significant potential for enhancing predictive accuracy.
Abstract（参考訳）: 上海を含む大都市に住む若者の間では、住宅が重要な関心事となっている。このメトロポリスの不動産価格が前代未聞の急騰に乗じて、若者は住宅需要に対処するために賃貸市場を頼りにしている。本研究では,複数線形回帰 (MLR), 隆起回帰 (RR), ラッソ回帰 (LR), 決定木 (DT), ランダム林 (RF), およびChatGPTを用いた大規模言語モデル (LLM) による上海のレーン住宅の賃貸価格の予測を行う。この手法を用いて2021年に上海で約2,609レーンの住宅賃貸取引の公開データを調べ、その結果を比較した。予測力の面では、RFは従来の手法の中で最高の性能を達成している。しかし、LLMアプローチは、特に10ショットのシナリオでは、R-Squared値の点で従来の手法を超える有望な結果を示している。平均二乗誤差(MSE)、平均絶対誤差(MAE)、R-Squaredの3つのパフォーマンス指標を用いてモデルを評価する。我々の結論は、従来の機械学習モデルはレンタル価格予測のための堅牢な技術を提供するが、ChatGPTのようなLLMの統合は予測精度を高める重要な可能性を持っているということだ。

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