Πρόβλεψη τιμών κατοικιών με προηγμένες τεχνικές μηχανικής μάθησης
Creators: name: Φουρκιώτης Κωνσταντίνος Παναγιώτης Αντωνίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2023
Subjects: Τεχνητή Νοημοσύνη
Μηχανική Μάθηση
Αποτίμηση Κατοικιών
Ακίνητα
Ανάλυση Δεδομένων
Artificial Intelligence
Machine Learning
Housing Valuation
Real Estate
Data Analysis

description: Έχει σημειωθεί τεράστια αύξηση χρήσης της τεχνολογίας στις ζωές μας ως αποτέλεσμα της τεχνητής νοημοσύνης (AI) που γίνεται όλο και πιο διαδεδομένη σε όλο τον κόσμο. Οι επιστήμες της πληροφορικής τείνουν να επιταχύνουν τις τεχνολογικές μεταβάσεις καθώς αυξάνεται η ανάπτυξη της καινοτομίας. Το επίκεντρο της μηχανικής μάθησης είναι τα δεδομένα, ευθύνονται για την ανάπτυξη της Τεχνητής Νοημοσύνης και της Μηχανικής μάθησης στην αγορά. Η αυτοματοποίηση αποτελεί τάση σε όλους τους κλάδους. Ωστόσο, δεν μπορούμε να εκπαιδεύσουμε ένα μοντέλο χωρίς δεδομένα. Η μηχανική μάθηση περιλαμβάνει τη δημιουργία μοντέλων από προηγούμενα δεδομένα και τη χρήση τους για την πρόβλεψη μελλοντικών δεδομένων. Λόγω της αύξησης του πληθυσμού, αυξάνεται καθημερινά η ανάγκη της αγοράς για σπίτια και επειδή δεν υπάρχουν αρκετές θέσεις εργασίας στις αγροτικές περιοχές, οι άνθρωποι μετακινούνται στις πόλεις για οικονομικούς λόγους. Ως αποτέλεσμα, οι κατοικίες στις πόλεις να έχουν μεγαλύτερη ζήτηση. Τα εποπτευόμενα δεδομένα, τα οποία είναι ζωτικής σημασίας για την πρόβλεψη των τιμών των κατοικιών και για την υποβοήθηση των συναλλαγών με τις κτηματομεσιτικές εταιρείες, δημιουργούνται καθώς τα χρειαζόμαστε, δεδομένα για την εκτίμηση των τιμών των κατοικιών. Λόγω της μηχανικής μάθησης που χρησιμοποιείται, είναι απλούστερο να επιτευχθούν στόχοι όπως ακριβέστερες προβλέψεις, οι οποίες είναι επωφελείς για έργα που σχετίζονται με τη ρομποτική και τα ευφυή συστήματα. Η κύρια μεθοδολογία μηχανικής μάθησης περιλαμβάνει τη δημιουργία μοντέλων που χρησιμοποιούν ιστορικά δεδομένα ως «πηγή» για την πρόβλεψη μελλοντικών δεδομένων. Κάθε μέρα πωλούνται χιλιάδες κατοικίες. Κάθε αγοραστής διερευνάει για τον εαυτό του και του δημιουργούνται ερωτήσεις μεταξύ των οποίων: Ποια είναι η δίκαιη αγοραία αξία αυτού του σπιτιού; Πραγματοποιώ μια καλή συμφωνία; Η παρούσα έρευνα προτείνει ένα μοντέλο μηχανικής μάθησης για την πρόβλεψη της τιμής ενός σπιτιού με βάση πληροφορίες σχετικά με το σπίτι από διάφορες πηγές (το μέγεθός του, το έτος κατασκευής του κ.λπ.). Θα υπάρξει “output” - έξοδος του αντίστοιχου κώδικα κάθε βήματος. Θα χρησιμοποιήσουμε τη γλώσσα προγραμματισμού Python μαζί με μερικά πακέτα Python όπως pandas, numpy και seaborn. Στην εργασία που πραγματοποιούμε έχουν χρησιμοποιηθεί πραγματικά δεδομένα από την Αγορά Κατοικιών της πόλης του Έιμς (Ames) στην Αϊόβα των ΗΠΑ και αναπτύχθηκαν με την χρήση των αλγορίθμων παλινδρόμησης εννέα μοντέλα πρόβλεψης. Οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιήθηκαν για την υλοποίηση του προβλήματος για την πρόβλεψη της τιμής των κατοικιών είναι οι Random Forest, SVM (Support Vector Machines), Lasso, KRR (Kernel Ridge Regression), ElasticNet, Gradient Boosting Regressor, XGBoost (Extreme Gradient Boosting), LightGBM(Light Gradient Boosting Machine), Ensemble, Stack και Metamodels. Η πρόβλεψη των τιμών των κατοικιών σε ένα σύνολο δεδομένων έγινε με τη χρήση όλων των προαναφερθέντων τεχνικών για να βρεθεί η καλύτερη τεχνική εξ’ αυτών. Οι παραπάνω αλγόριθμοι χρησιμοποιούνται για την εύρεση του καλύτερου δυνατού τρόπου επίλυσης του προβλήματος, με βάση την αποθήκευση , την ταξινόμηση αλλά και την επεξεργασία δεδομένων. Είναι οι διαφορετικές θεωρίες πίσω από τους αλγορίθμους που συγκεντρώνει ένα ευρύτερο φάσμα των προβλημάτων παλινδρόμησης, έτσι ώστε να μας δώσει τα καλύτερα αποτελέσματα.
description: There has been an enormous increase in technology in our lives because of artificial intelligence (AI) becoming more prevalent around the world. Computer sciences tend to accelerate technological transitions as company innovation growth rises. The center of machine learning is data. Nowadays the growing of AI and Machine Learning in market. Automation is a trend across all industries. However, we cannot train a model without data. Machine learning basically entails creating models from prior data and utilizing them to forecast future data. Because of the increasing population growth, there is a daily increase in the market need for houses. Because there aren't enough jobs in rural areas, people are moving there for economic reasons. As a result, housing in cities is in higher demand. The supervised data, which is crucial for projecting house prices and aiding in dealing with real estate firms, is created since we require the data to estimate home prices. Because of the machine learning is being used, it is simpler to reach goals like more accurate predictions, which are advantageous for robotics-related projects and intelligent systems in general. The main machine learning methodology involves building models that use historical data as a source to forecast future data. Every day, thousands of homes are sold. Every buyer has some inquiries for themselves, including: What is the fair market value of this home? Am I getting a good deal? This research proposes a machine learning model to forecast a house price based on information about the house from various sources (its size, the year it was built in, etc.). The output of each step's corresponding code will be displayed. We'll utilize the Python programming language along with a few Python packages. In our research we have used real data from the Housing Market of the City of Ames, Iowa, USA and developed using the regression algorithms of nine forecasting models. The algorithms used to implement the problem to predict the house price are Random Forest, SVM (Support Vector Machines), Lasso, KRR (Kernel Ridge Regression), ElasticNet, Gradient Boosting Regressor, XGBoost (Extreme Gradient Boosting), LightGBM (Light Gradient Boosting Machine), Ensemble, Stack and Metamodels. The prediction of house prices on a dataset was done using all the above mentioned techniques to find the best technique of them. The above algorithms are used to find the best possible way to solve the problem based on storage , classification and also data processing. It is the different theories behind the algorithms that brings together a wider range of regression problems so as to give us the best results.