Недвижимость, АВМ

Как разработать модель автоматизированной оценки (AVM)

Введение в AVM — точка зрения специалиста по данным

Разработка модели автоматической оценки для предсказания цен на недвижимость (дом/квартиру/участок) может быть ценным инструментом как для специалистов по недвижимости, так и для покупателей жилья и инвесторов. Использование алгоритмов машинного обучения может обеспечить точную и актуальную оценку стоимости недвижимости с учетом ряда факторов, таких как местоположение, размер и особенности собственности.

Чтобы построить такую ​​модель, первым шагом является сбор большого и разнообразного набора данных о продажах недвижимости, включая соответствующие сведения о каждой собственности, такие как ее местоположение, размер и характеристики, а также цена продажи. Обратите внимание, что важно работать с фактическими продажными ценами, а не с запрашиваемыми ценами. Эти данные можно получить из общедоступных источников, таких как списки недвижимости или государственные отчеты, или из частных источников, таких как агентства недвижимости или отдельные покупатели и продавцы. Сказав это, следует приложить соответствующие усилия, чтобы убедиться, что данные могут быть получены не только для обучения модели, но и для подачи развернутой модели.

После сбора данных их необходимо очистить и предварительно обработать, чтобы подготовить к использованию в модели. Это может включать удаление любых неполных или нерелевантных данных, стандартизацию формата данных и преобразование данных в форму, пригодную для использования в алгоритме машинного обучения. На этом этапе очень важно проконсультироваться с геодезистами и экспертами в данной области, чтобы убедиться в следующем:

  1. вы понимаете поля данных и их нюансы
  2. вы можете очищать и преобразовывать данные, основываясь на их опыте, а не на своем

Далее необходимо выбрать алгоритм машинного обучения и обучить его на подготовленных данных. Существует множество различных алгоритмов, которые можно использовать для этой цели, но некоторые распространенные варианты построения моделей прогнозирования цен на жилье включают линейную регрессию, деревья решений и нейронные сети.

Например, следующий код Python показывает, как обучить модель линейной регрессии на наборе данных о продажах дома:

# Import the necessary libraries
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Load the dataset
data = pd.read_csv("house_sales.csv")

# Extract the relevant features and target (sale price)
X = data[["location", "size", "features"]]
y = data["sale_price"]

# Train the linear regression model
model = LinearRegression()
model.fit(X, y)

После обучения модели ее можно использовать для прогнозирования новых данных. Это можно сделать, передав новые данные в метод «предсказания» модели, который вернет прогнозируемую цену продажи для каждого свойства.

Например, в следующем коде показано, как использовать обученную модель для прогнозирования набора данных свойств, цена продажи которых неизвестна:

# Load the dataset of properties to predict
data = pd.read_csv("properties_to_predict.csv")

# Extract the relevant features
X = data[["location", "size", "features"]]

# Use the trained model to make predictions on the properties
predicted_prices = model.predict(X)

Как только модель обучена и может делать прогнозы, важно оценить ее производительность. Это можно сделать, сравнив прогнозируемые цены продажи с фактическими ценами продажи свойств в наборе обучающих данных и вычислив такие показатели, как средняя абсолютная ошибка или среднеквадратическая ошибка. Это даст представление о том, насколько точны прогнозы модели, и может быть использовано для точной настройки модели и повышения ее производительности.

В целом, создание автоматизированной модели оценки для прогнозирования цен на жилье требует сочетания методов сбора, подготовки и машинного обучения. Используя такую ​​модель, специалисты по недвижимости и покупатели жилья могут получить ценную информацию о текущей рыночной стоимости недвижимости и принимать более обоснованные решения о покупке и продаже домов.

Понравилась статья? Станьте участником Medium, чтобы продолжать обучение без ограничений. Я получу часть вашего членского взноса, если вы перейдете по следующей ссылке, без каких-либо дополнительных затрат с вашей стороны.

Для получения дополнительной информации о AVM перейдите по ссылке ниже:



Взгляд науки о данных на автоматизированные модели оценки
Краткий обзор европейских стандартов для методов статистической оценки жилой недвижимостиtowardsdatascience.com



Дополнительные материалы на PlainEnglish.io. Подпишитесь на нашу бесплатную еженедельную рассылку новостей. Подпишитесь на нас в Twitter, LinkedIn, YouTube и Discord .

Заинтересованы в масштабировании запуска вашего программного обеспечения? Ознакомьтесь с разделом Схема.