不動産価格査定におけるヘドニックアプローチからディープラーニングへの進化の軌跡
- 2. 自己紹介
• 濵田 雄斗(はまだ ゆうと)
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- 7. ヘドニックアプローチ
「坪単価」 =
2155724 + -18390.59 × 「駅徒歩」 +
-15901.88 × 「部屋数」 + 72.31378 × 「管理費」 +
-32.82219 × 「修繕費」 + -73772.4 × 「構造」 +
4556.246 × 「所在階」 + 30122.13 × 「総階数」 +
-31798.67 × 「築年月」 + 32975.37 × 「バルコニー」 +
0.3641633 × 「駅毎平均坪単価」 + 80394.72 × 「土地権利」 +
323917.2 × 「シリーズ物」 + -54608.89 × 「タワーマンション」
係数 ✕ 変数
※ダミー変数:数字でないデータを数字変換する。
- 26. まとめ -アルゴリズム-
ヘドニックアプローチ Deep Learning
メ
リ
ッ
ト
• 変数の影響力が明確
• DLほどデータ数が必要で
はない
• 精度が出る
• 変数選定の工数低
デ
メ
リ
ッ
ト
• 変数選定の工数高
• やりきれば精度出る
• 変数の影響力が不明
• 膨大なデータ数が必要
Editor's Notes
- 不動産取引を滑らかにするイタンジ株式会社です
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