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저자정보
조승현 (국립강릉원주대학교) 강민규 (국립강릉원주대학교) 김고은 (국립강릉원주대학교) 반주형 (국립강릉원주대학교) 이지현 (국립강릉원주대학교) 강태원 (국립강릉원주대학교)
저널정보
한국정보기술학회 Proceedings of KIIT Conference 한국정보기술학회 2021년도 추계종합학술대회 및 대학생논문경진대회
발행연도
2021.11
수록면
826 - 830 (5page)

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이 논문은 한 달 후의 전국 주택 매매가 증감예측을 다룬다. 전국의 주택 매매 가격에 영향을 주는 데이터를 수집하여 파이썬의 사이킷런 라이브러리와 판타스 라이브러리를 통해 분석한다. 이를 이용해 로지스틱 회귀(Logistic regression) 알고리즘과 랜덤 포레스트(Random forest) 알고리즘을 이용하여, 한 달 후의 전국 주택 매매가 증감을 예측하였다. 실험 결과 로지스틱 회귀 알고리즘을 통해 도출한 auc는 약 50%로 분류기 성능이 좋지 않고, 랜덤 포레스트 알고리즘을 통해 최종 도출한 결과 auc는 약 73.62%, 적중률은 약 92.94%이다.
#Machine learning #Random forest #House sales

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 총 주택매매가격지수에 대한 분류
Ⅲ. 결론
참고문헌 및 출처

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