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J-GLOBAL ID：202102274330066487   整理番号：21A0577648

不動産価格を予測するための機械学習モデルと実際のトランザクションデータの使用【JST・京大機械翻訳】

Using Machine Learning Models and Actual Transaction Data for Predicting Real Estate Prices

著者 (2件)： Pai Ping-Feng ,  Wang Wen-Chang
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 17  ページ： 5832  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現実の不動価格予測は,実際の不動政策の確立のために重要であり,実際の不動産所有者とエージェントが有益な決定をするのを助けることができる。本研究の目的は,実際の取引データと機械学習モデルを採用して,実際の不動産の価格を予測することである。実際の取引データは,実際の不動産の属性と取引価格を含み,それぞれ,機械学習モデルの独立変数と従属変数として機能する。研究は,4つの機械学習モデル,すなわち,最小自乗サポートベクトル回帰(LSSVR),分類と回帰木(CART),一般的回帰ニューラルネットワーク(GRNN),および逆伝播ニューラルネットワーク(BPNN)を採用して,実際の不動価格を予測した。さらに,遺伝的アルゴリズムを用いて機械学習モデルのパラメータを選択した。数値結果は,最小二乗サポートベクトル回帰が予測精度に関して他の3つの機械学習モデルより優れていることを示した。さらに,最小二乗サポートベクトル回帰によって生成された予測結果は,平均絶対パーセント誤差に関して,実際の不動価格予測の以前の関連研究より優れていた。したがって,機械学習ベースのモデルは,実際の不動価格を予測する実質的で実行可能な方法であり,最小二乗サポートベクトル回帰は,比較的競争力があり,満足のいく結果を提供できる。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最小二乗法 ,  ニューラルネットワーク ,  *不動産 ,  エージェント ,  *機械学習 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 独立変数 ,  予測精度 ,  CART ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  価格予測 ,  回帰木 ,  サポートベクトル回帰 ,  目的変数 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 不動産価格 ,  機械学習 ,  予測

分類 (1件)： 土地問題  (RD02020K)

引用文献 (38件)：

• Ahn, J.J.; Byun, H.W.; Oh, K.J.; Kim, T.Y. Using ridge regression with genetic algorithm to enhance real estate appraisal forecasting. Expert Syst. Appl. 2012, 39, 8369-8379.
• Gruma, B.; Govekar, D.K. Influence of Macroeconomic Factors on Prices of Real Estate in Various Cultural Environments: Case of Slovenia, Greece, France, Poland and Norway. Procedia Econ. Financ. 2016, 39, 597-604.
• Leamer, E.E. Housing is the Business Cycle. NBER Working Paper No. 13428. 2007. Available online: http://www.nber.org/papers/w13428 (accessed on 9 August 2020).
• Beimer, W.; Maennig, W. Noise effects and real estate prices: A simultaneous analysis of different noise sources. Transp. Res. Part D 2017, 54, 282-286.
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タイトルに関連する用語 (5件)： 不動産 ,  価格 ,  予測 ,  機械学習 ,  モデル