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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2022.6
- 수록면
- 73 - 85 (13page)
- DOI
- https://doi.org/10.35373/KMES.27.2.6
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Purpose The goal is to find an optimal data-driven model for apartment price appraisal system. We compares the predictive power of several machine learning algorithms and the ensemble model by using 17,779 apartment transaction data in Gangnam from 2006 to 2017.
Methods We use three tree-based machine learning techniques, random forest, Adaboost, and Catboost. Also, an ensemble model is developed through the stacking technique using the above algorithm. 5-fold cross validation is used as model validation techniques.
Results By applying the algorithm, it was found that the ensemble model constructed from stacking method performs better than individual machine learning models.
Conclusion The results illustrate that the quality of mass appraisals or apartment price indices can be improved by using the ensemble model.
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