論文の概要: Predicting House Rental Prices in Ghana Using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06241v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 15:40:46 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 20:43:58.627094
• Title: Predicting House Rental Prices in Ghana Using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いたガーナの住宅レンタル価格予測
• Authors: Philip Adzanoukpe,
• Abstract要約: 本研究では,ガーナの住宅賃貸価格予測における機械学習モデルの有効性について検討した。 CatBoost、XGBoost、Random Forestなど、さまざまなモデルのトレーニングと評価を行った。 CatBoostは最高のパフォーマンスモデルとして登場し、$R2$ 0.876を達成した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: This study investigates the efficacy of machine learning models for predicting house rental prices in Ghana, addressing the need for accurate and accessible housing market information. Utilising a comprehensive dataset of rental listings, we trained and evaluated various models, including CatBoost, XGBoost, and Random Forest. CatBoost emerged as the best-performing model, achieving an $R^2$ of 0.876, demonstrating its ability to effectively capture complex relationships within the housing market. Feature importance analysis revealed that location-based features, number of bedrooms, bathrooms, and furnishing status are key drivers of rental prices. Our findings provide valuable insights for stakeholders, including real estate professionals, investors, and policymakers, while also highlighting opportunities for future research, such as incorporating temporal data and exploring regional variations.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,ガーナの住宅賃貸価格を予測するための機械学習モデルの有効性について検討し,正確な住宅市場情報の必要性に対処する。 CatBoostやXGBoost,Random Forestといった,レンタルリスティングの包括的なデータセットを活用して,さまざまなモデルのトレーニングと評価を行った。 CatBoostは最高のパフォーマンスモデルとして登場し、住宅市場における複雑な関係を効果的に捉える能力を示したR^2$ 0.876を達成した。 特徴的重要性分析により、場所に基づく特徴、寝室の数、浴室数、家具の状態が賃貸価格の重要な要因であることが判明した。 調査の結果は、不動産専門家、投資家、政策立案者を含むステークホルダーに貴重な洞察を提供するとともに、時間的データの導入や地域変動の探索といった将来の研究の機会を強調している。

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