Χρήση Αλγορίθμων Μηχανικής Μάθησης για την Εκτίμηση Τιμής Πώλησης Ακινήτου
Creators: name: Χρυσή, Λαμπρινή Φωτίου
Publisher: name: Aristotle University of Thessaloniki
Year: 2024
Subjects: Μηχανική Μάθηση
Ακίνητο
Πρόβλεψη
Machine Learning
Real estate
Estimation

description: Η εκτίμηση των ακινήτων αποτελεί καθοριστικό παράγοντα για τη θέσπιση μιας πολιτικής στην αγορά των ακινήτων, παρέχοντας τη δυνατότητα στους εκτιμητές να λαμβάνουν προσχεδιασμένες και ασφαλείς αποφάσεις. Η αγορά των ακινήτων, χαρακτηριζόμενη από οικονομική αστάθεια και εξαρτώμενη από πλήθος παραγόντων, θέτει την ανάγκη για υιοθέτηση καινούριων πολιτικών οι οποίες θα στηρίζονται σε προηγμένες τεχνολογίες όπως είναι και η τεχνητή νοημοσύνη. Αυτή η προσέγγιση θα συμβάλλει στην απόκτηση του ανταγωνιστικού πλεονεκτήματος, το οποίο θεωρείται επιτακτική ανάγκη για την κυριαρχία έναντι στον υπόλοιπο ανταγωνισμό. Παρά τις διάφορες μελέτες που έχουν πραγματοποιηθεί για την ανάλυση του συγκεκριμένου θέματος, προκύπτει το συμπέρασμα ότι στην πράξη έχουν εφαρμοστεί ελάχιστες φορές προηγμένοι μέθοδοι αποτίμησης. Ειδικότερα στην Ελλάδα, παρατηρείται ότι δεν υπάρχουν μέχρι πρότινος, τουλάχιστον σύμφωνα με δημοσιευμένες έρευνες, εφαρμογές που να αντιμετωπίζουν αυτό το ζήτημα. Δεδομένου ότι η τεχνητή νοημοσύνη και γενικότερα η επιστήμη των δεδομένων παρουσιάζει αξιοσημείωτη εξέλιξη τα τελευταία χρόνια, στο πλαίσιο της παρούσας διπλωματικής εργασίας, μελετάται η πρόβλεψη τιμής ενός ακινήτου με τη χρήση αλγορίθμων μηχανικής μάθησης. Η μηχανική μάθηση έχει αποδείξει ακράδαντα ότι με την παροχή ακριβή και σωστών δεδομένων μπορεί να παράγει αποτελέσματα με μεγάλη ακρίβεια. Στη συγκεκριμένη εργασία χρησιμοποιούνται πραγματικά δεδομένα από την αγορά ακινήτων της Ελλάδας, πάνω στα οποία δημιουργούνται δύο μοντέλα και εφαρμόζονται οχτώ αλγόριθμοι παλινδρόμησης. Συγκεκριμένα, οι αλγόριθμοι που χρησιμοποιούνται για την πρόβλεψη της τιμής των ακινήτων είναι: Linear Regression, Ridge Regression, Lasso Regression, Elastic Net Regression, Gradient Boosting Regression, Support Vector Regression, Decision Tree Regression, και Random Forest Regression. Στόχος αυτής της εργασίας είναι η επιλογή του καλύτερου μοντέλου και ταυτοχρόνως του αλγορίθμου που παρέχει τη βέλτιστη πρόβλεψη.
description: The valuation of real estate is a crucial factor for establishing a policy in the real estate market, providing appraisers with the ability to make informed and secure decisions. The real estate market, characterized by economic instability and dependent on various factors, necessitates the adoption of new policies based on advanced technologies such as artificial intelligence. This approach will contribute to gaining a competitive advantage, considered essential for dominance in the competition. Despite various studies analyzing this issue, it is observed that advanced valuation methods have been applied minimally in practice. Specifically in Greece, there are no, at least according to published research, applications that resolved this issue until now. Given that artificial intelligence and data science, in general, have shown remarkable progress in recent years, this thesis investigates the prediction of real estate price using machine learning algorithms. Machine learning has proven indisputably that, with accurate and appropriate data, it can produce highly accurate results. In this work, real data from the Greek real estate market is used, on which two models are created and eight regression algorithms are applied. Specifically, the algorithms used for predicting property prices are Linear Regression, Ridge Regression, Lasso Regression, Elastic Net Regression, Gradient Boosting Regression, Support Vector Regression, Decision Tree Regression, and Random Forest Regression. The goal of this study is to select the best model and, simultaneously, the algorithm that provides the optimal prediction.