Введение В этом проекте мы оценим производительность и предсказательную силу модели, обученной и протестированной на данных, собранных в домах в округах Калифорнии. После этого мы будем использовать эту модель для прогнозирования средней стоимости домов в округах Калифорнии. Это проблема регрессии для прогнозирования цен на жилье в Калифорнии. Набор данных содержит 20640 записей и 10 переменных. Долгота Широта Средний возраст жилья Всего комнат Всего Спален Население..

Рынок недвижимости всегда был сложной и динамичной сферой, на которую влияют самые разные факторы: от местоположения и удобств до экономических тенденций и настроений на рынке. В последние годы интеграция машинного обучения в сферу недвижимости привела к революционной волне прогнозной аналитики, особенно в сфере прогнозирования цен на жилье. В этой статье рассказывается, как машинное обучение коренным образом меняет способы прогнозирования цен на жилье, предоставляя заинтересованным..

Есть много статей об оценке цен на жилье и много статей о веб-сканировании. Хотя оба они играют определенную роль в этой статье, я хочу также сосредоточиться на типичных предубеждениях, которые так соблазнительны, даже - или особенно - при использовании данных для поддержки принятия решений. Недавно я уехал из прекрасного Амстердама и из любимой, яркой маленькой городской квартиры в прекрасном районе, чтобы жить паразитической жизнью в морозном подвале моих родственников в Осло. Не..

Использование случайного леса для прогнозирования цен на аренду В этой статье я попытался спрогнозировать цены на аренду, используя набор данных об аренде квартир, содержащий цены на аренду в Германии. Набор данных состоит из данных, собранных с одной из крупнейших платформ Германии по недвижимости. Основная цель здесь - изучить и понять данные и использовать полученные знания для построения базовой модели прогнозирования базовой стоимости аренды (известной в Германии как..