論文の概要: Using ensemble methods of machine learning to predict real estate prices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.04303v1
• Date: Sat, 05 Apr 2025 23:53:38 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-16 02:41:23.521852
• Title: Using ensemble methods of machine learning to predict real estate prices
• Title（参考訳）: 機械学習のアンサンブル手法による不動産価格の予測
• Authors: Oleh Pastukh, Viktor Khomyshyn,
• Abstract要約: この研究は、不動産価値の予測において、機械学習がいかに効果的で正確なアンサンブル手法であるかをより深く理解するのに役立ちます。 本研究で得られた結果は, 決定係数(R2), 根平均二乗誤差(RMSE), 平均絶対誤差(MAE)からわかるように, 極めて正確である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In recent years, machine learning (ML) techniques have become a powerful tool for improving the accuracy of predictions and decision-making. Machine learning technologies have begun to penetrate all areas, including the real estate sector. Correct forecasting of real estate value plays an important role in the buyer-seller chain, because it ensures reasonableness of price expectations based on the offers available in the market and helps to avoid financial risks for both parties of the transaction. Accurate forecasting is also important for real estate investors to make an informed decision on a specific property. This study helps to gain a deeper understanding of how effective and accurate ensemble machine learning methods are in predicting real estate values. The results obtained in the work are quite accurate, as can be seen from the coefficient of determination (R^2), root mean square error (RMSE) and mean absolute error (MAE) calculated for each model. The Gradient Boosting Regressor model provides the highest accuracy, the Extra Trees Regressor, Hist Gradient Boosting Regressor and Random Forest Regressor models give good results. In general, ensemble machine learning techniques can be effectively used to solve real estate valuation. This work forms ideas for future research, which consist in the preliminary processing of the data set by searching and extracting anomalous values, as well as the practical implementation of the obtained results.
• Abstract（参考訳）: 近年、機械学習(ML)技術は、予測と意思決定の精度を向上させる強力なツールとなっている。 機械学習技術は不動産部門を含むあらゆる分野に浸透し始めている。 不動産価値の正確な予測は、売り手・売り手のチェーンにおいて重要な役割を担っている。市場における提案に基づいて価格予測の合理的性を確保し、取引の双方の金銭的リスクを回避するのに役立つからである。 また、不動産投資家が特定の資産について情報的な決定を下すためには、正確な予測も重要である。 この研究は、不動産価値の予測において、機械学習がいかに効果的で正確なアンサンブル手法であるかをより深く理解するのに役立ちます。 本研究で得られた結果は, 決定係数(R^2), 根平均二乗誤差(RMSE)および平均絶対誤差(MAE)からわかるように, 極めて正確である。 Gradient Boosting Regressorモデルが最も精度が高いのは、Extra Trees Regressor、Hist Gradient Boosting Regressor、Random Forest Regressorモデルである。 一般に、アンサンブル機械学習技術は不動産評価の解決に効果的に利用できる。 この研究は、異常値の探索と抽出によるデータセットの予備処理と、得られた結果の実践的な実装からなる将来の研究のためのアイデアを形成する。

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