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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술대회자료
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.10
- 수록면
- 407 - 410 (4page)
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This study investigates the application of machine learning techniques to predict the likelihood of vacant houses and to identify high-risk areas for future vacancies in detached housing. Vacant houses present a growing concern, impacting urban aesthetics, property values, and community safety. This research integrates spatial autocorrelation into nonparametric models, thereby improving the accuracy of vacancy predictions.By comparing traditional parametric models, such as Ordinary Least Squares (OLS), with machine learning models, including Random Forest and Generalized Additive Models (GAM), this study demonstrates that nonparametric models more effectively capture the complexity of vacancy patterns. The incorporation of spatial dependencies significantly improves predictive accuracy. The findings aim to assist urban planners and policymakers in proactively addressing vacancy risks, supporting resource allocation and revitalization strategies for vulnerable regions.
목차
Abstract
1. 서론
2. 이론 및 선행연구 고찰
3. 분석 내용
4. 결론
참고문헌
참고문헌 (0)
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