論文の概要: Modern approaches to building effective interpretable models of the property market using machine learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15723v1
• Date: Thu, 05 Jun 2025 13:17:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-29 09:28:14.797382
• Title: Modern approaches to building effective interpretable models of the property market using machine learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた不動産市場の効果的な解釈モデル構築への現代的アプローチ
• Authors: Irina G. Tanashkina, Alexey S. Tanashkin, Alexander S. Maksimchuik, Anna Yu. Poshivailo,
• Abstract要約: 本稿では,初期データの収集,外れ値の同定,データ中のパターンの探索と解析,モデルの構築,効率評価など,モデリングのすべての段階について述べる。 解釈可能性の要件として強い制約があるにもかかわらず、不動産市場の効果的なモデルを構築することは依然として可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 41.94295877935867
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this article, we review modern approaches to building interpretable models of property markets using machine learning on the base of mass valuation of property in the Primorye region, Russia. The researcher, lacking expertise in this topic, encounters numerous difficulties in the effort to build a good model. The main source of this is the huge difference between noisy real market data and ideal data which is very common in all types of tutorials on machine learning. This paper covers all stages of modeling: the collection of initial data, identification of outliers, the search and analysis of patterns in data, the formation and final choice of price factors, the building of the model, and the evaluation of its efficiency. For each stage, we highlight potential issues and describe sound methods for overcoming emerging difficulties on actual examples. We show that the combination of classical linear regression with interpolation methods of geostatistics allows to build an effective model for land parcels. For flats, when many objects are attributed to one spatial point the application of geostatistical methods is difficult. Therefore we suggest linear regression with automatic generation and selection of additional rules on the base of decision trees, so called the RuleFit method. Thus we show, that despite the strong restriction as the requirement of interpretability which is important in practical aspects, for example, legal matters, it is still possible to build effective models of real property markets.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,ロシアプリモレイ地域の不動産の大量評価に基づく機械学習を用いて,不動産市場の解釈可能なモデルを構築するための近代的アプローチを概観する。 このトピックの専門性に欠ける研究者は、優れたモデルを構築する上で多くの困難に直面している。 この主な情報源は、ノイズの多い実市場データと理想的なデータの間に大きな違いがあり、機械学習に関するあらゆる種類のチュートリアルで非常によく見られる。 本稿では,初期データの収集,外れ値の同定,データ中のパターンの探索と分析,価格要因の生成と最終選択,モデルの構築,効率評価など,モデリングのすべての段階について述べる。 それぞれのステージにおいて、潜在的な問題を強調し、実例における新たな困難を克服するための音響手法について述べる。 従来の線形回帰法と測地学の補間法を組み合わせることで、土地区画の効率的なモデルを構築することができることを示す。 平面の場合、多くの物体が1つの空間点に関連付けられている場合、測地学的手法の適用は困難である。 そこで本研究では,決定木をベースとしたルールの自動生成と選択による線形回帰,すなわちルールフィット法を提案する。 したがって、法律上の問題など、実用面で重要な解釈可能性の要件として強い制約があるにもかかわらず、不動産市場の効果的なモデルを構築することは依然として可能であることを示す。

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