In EDS ansehen

АНАЛИЗ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦЕН НА НЕДВИЖИМОСТЬ

Gespeichert in:
Bibliographische Detailangaben
Titel: АНАЛИЗ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ЦЕН НА НЕДВИЖИМОСТЬ
Verlagsinformationen: colloquium-journal, 2025.
Publikationsjahr: 2025
Schlagwörter: машинное обучение, прогнозирование, цифровые технологии, искусственный интеллект, точность прогноза
Beschreibung: Статья посвящена прогнозированию цен на недвижимость с применением методов машинного обучения. Прогнозирование цен на недвижимость имеет высокую практическую значимость при проведении оценки стоимости для многих заинтересованных сторон, в том числе продавцов и покупателей недвижимости, риэлторов, девелоперских компаний и инвесторов, а также финансовых организаций, предоставляющих ипотечное кредитование. Изучены опубликованные исследования, посвященные методам прогнозирования цен на недвижимость и проведен их анализ. Для построения модели прогнозирования были выбраны наиболее эффективные методы машинного обучения – случайный лес и градиентный бустинг.
Publikationsart: Article
DOI: 10.5281/zenodo.15332171
Rights: CC BY
Dokumentencode: edsair.doi...........b66c4e3042f718c576f3fa20b80215c7
Datenbank: OpenAIRE
Beschreibung
Abstract:Статья посвящена прогнозированию цен на недвижимость с применением методов машинного обучения. Прогнозирование цен на недвижимость имеет высокую практическую значимость при проведении оценки стоимости для многих заинтересованных сторон, в том числе продавцов и покупателей недвижимости, риэлторов, девелоперских компаний и инвесторов, а также финансовых организаций, предоставляющих ипотечное кредитование. Изучены опубликованные исследования, посвященные методам прогнозирования цен на недвижимость и проведен их анализ. Для построения модели прогнозирования были выбраны наиболее эффективные методы машинного обучения – случайный лес и градиентный бустинг.
DOI:10.5281/zenodo.15332171