딥러닝을 활용한 아파트 청약가점 커트라인 예측 모델 설계

청약가점 커트라인은 주택을 분양받기 위해 필요한 최소한의 청약 점수를 의미한다. 이는 아파트의 인기와 여러 독립변수들에 의해 결정되며, 개인의 청약 성공 확률을 높이기 위해 예측이 필요한 핵심 지표이다.

연구 결과, 딥러닝 모델은 아파트 청약가점 커트라인을 평균 98.544%의 높은 정확도로 예측한다. 특히 평형별로 구분하여 모델을 적용했을 때, 10평 미만 구간을 제외한 대부분의 평형대에서 98% 이상의 정확도를 보였다.

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본 논문은 artificial neural network을 사용하여 아파트 청약점수 커트라인을 예측하는 모델을 설계한다. 딥러닝 모델은 입력변수로 집의 평수, 인근 역까지의 거리, 강남까지의 소요시간, 도급 순위, 단지의 세대 수, 공 ... 전체 초록 보기

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