Nowa wersja platformy, zawierająca wyłącznie zasoby pełnotekstowe, jest już dostępna.
Przejdź na https://bibliotekanauki.pl
Ograniczanie wyników
Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
Wyniki wyszukiwania
help Sortuj według:

help Ogranicz wyniki do:
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
PL
Przewidywanie cen nieruchomości jest popularnym problemem w dziedzinie uczenia maszynowego i często przedstawianym w literaturze. W przeciwieństwie do innych podejść, które koncentrują się na rynku amerykańskim, niniejszy artykuł bada największy niemiecki zbiór danych dotyczących nieruchomości, zawierający ponad 1,5 mln unikatowych próbek i ponad 20 cech. W tym artykule wdrażamy i porównujemy różne modele uczenia maszynowego pod względem wydajności i możliwości interpretacji, aby uzyskać wgląd w najważniejsze
EN
The prediction of real estate prices is a popular problem in the field of machine learning and often demonstrated in literature. In contrast to other approaches, which regularly focus on the US market, this paper investigates the biggest, German real estate dataset, with more than 1.5 million unique samples and more than 20 features. In this paper we implement and compare different machine learning models in respect to performance and interpretability to give insight in the most important properties, which contribute to the sale price. Our experiments suggest that the prediction of sale prices in a realworld scenario is achievable yet limited by the quality of data rather than quantity. The results show promising prediction scores but are also heavily dependent on the location, which leaves room for further evaluation.
first rewind previous Strona / 1 next fast forward last
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.