Отрывок: Науки о данных 053032 орфографические ошибки, используются только строчные буквы). Затем происходит кодирование категориальных данных методом маркировки – процесс, который ставит в соответствие числовым порядковые значения. Именно маркировка позволяет сохранить порядок, присвоив целочисленные значения, начинающиеся с 0 для значения самого низкого порядка, 1 для следующего порядка и так далее...
Название : Сравнение эффективности методов машинного обучения в задаче оценки стоимости недвижимости
Авторы/Редакторы : Агафонова Е. О.
Белоусов А. А.
Дата публикации : 2023
Библиографическое описание : Агафонова, Е. О. Сравнение эффективности методов машинного обучения в задаче оценки стоимости недвижимости / Е. О. Агафонова, А. А. Белоусов // Информационные технологии и нанотехнологии (ИТНТ-2023) : сб. тр. по материалам IX Междунар. конф. и молодеж. шк. (г. Самара, 17-23 апр. 2023 г.): в 6 т. / М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т систем обраб. изобр. РАН - Фил. Федер. науч.-исслед. центра "Кристаллография и фотоника" Рос. акад. наук. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2023Т. 5: Науки о данных / под ред. Е. В. Гошина. - 2023. - С. 053032.
Аннотация : Рассматривается проблема оценки стоимости жилой недвижимости. Были собраны и обработаны данные о продаже трехкомнатных квартир в г. Самара. Для решения проблемы оценки были использованы методы машинного обучения Random Forest и Gradient Boosting, среди которых выбран наиболее эффективный.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Informacionnye-tehnologii-i-nanotehnologii/Sravnenie-effektivnosti-metodov-mashinnogo-obucheniya-v-zadache-ocenki-stoimosti-nedvizhimosti-106036
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\541877
Ключевые слова: Random Forest
gradient boosting
градиентный бустинг
обработка данных
машинное обучение
оценка стоимости недвижимости
Располагается в коллекциях: Информационные технологии и нанотехнологии

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
978-5-7883-1921-6_2023-053032.pdf257.82 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.