Моделі для формування ринкової вартості нерухомості

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.