Моделі для формування ринкової вартості нерухомості

Автор(и)

  • В. Кончинський КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна
  • T. Ліхоузова КПІ ім. Ігоря Сікорського, Україна

DOI:

https://doi.org/10.20535/1560-8956.41.2022.271342

Ключові слова:

машинне навчання, прогнозування вартості, хмарні обчислення

Анотація

В статті розглянуто проблему якісної та швидкої оцінки нерухомості. Запропоновано використати моделі та технології машинного навчання для створення сервісу з оцінки нерухомості за введеними характеристиками. В запропонованих моделях використано дві групи параметрів: характеристики місцевості, в якій розташовано нерухомість, та характеристики об’єкта нерухомості. Оскільки декілька об’єктів розташовані в одному регіоні, дані про регіон будуть часто повторюватись. Реалізовано дві моделі: модель з двома нейронними мережами та модель з нейронною мережею і випадковим лісом. Функцією втрат обрано середньоквадратичну помилку. Для оцінки ефективності запропонованих моделей використано дані про вже укладені угоди. Розроблений сервіс орієнтований на власників житлової нерухомості, які хочуть її продати або здати в оренду, та покупців, які хочуть перевірити справедливість ціни.
Для формування вартості від користувачів потребується детальна характеристика для точного результату, але частина параметрів є необов’язковою, щоб отримати приблизну вартість для орієнтування. Крім цього на відміну від інших реалізацій даний сервіс пропонує обрати термін, протягом якого продавець хоче знайти покупця.

Бібл. 7, іл. 3, табл. 1.

Посилання

Why do we need a Property Valuation? URL: https://bakertillyks.com/why-do-weneed-a-property-valuation/.

Abdallah Allabadi. Three Main Property Valuation Methods for Real Estate Investors. URL: https://www.mashvisor.com/blog/property-valuation-methods-real-estateinvestors/.

Svitlana Tartasyuk. How to estimate the cost of an apartment online for free: stepby-step instructions. 2021. URL: https://minfin.com.ua/ua/realty/articles/kak-besplatnoocenit-stoimost-kvartiry-onlayn/.

Description of the architecture and principles of operation of the "Estimator Calculator".URL:

https://www.uvecon.ua/images/tinymce/file/Robotic%20calculator%20principle.pdf

Iqbal H. Sarker. Machine Learning: Algorithms, Real-World Applications and Research Directions. SN Computer Science. Vol. 2. 2021. Article number: 160.

Oludare Isaac Abiodun, Aman Jantan, Abiodun Esther Omolara, Kemi Victoria Dada, Nachaat Mohamed, Humaira Arshad. State-of-the-art in artificial neural network applications: A survey. Heliyon. Vol. 4. Issue 11. November 2018. Article number: e00938.

Mark R. Segal. Machine Learning Benchmarks and Random Forest Regression. 2004. URL: https://escholarship.org/uc/item/35x3v9t4.

##submission.downloads##

Опубліковано

2022-12-01