머신러닝을 이용한 주택가격 예측과 공간적 군집패턴 분석

김정희

doi:10.35149/jakpg.2021.31.4.011

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자료유형: 학술저널

저자정보: 김정희 (서울시립대학교)

저널정보: 한국사진지리학회 경관과 지리 한국사진지리학회지 제31권 제4호

발행연도: 2021.12

수록면: 150 - 165 (16page)

DOI: 10.35149/jakpg.2021.31.4.011

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본 연구는 주택가격예측모형의 구축을 위해 머신러닝 방법 중 랜덤포레스트, 서포트벡터회귀, 인공신경망모형을 적용하였다. 머신러닝의 대표적인 3개의 예측모형을 토대로 각각의 기본적인 모형과 파라미터를 최적화하여 성능개선을 시킨 모형을 비교분석하여 지역별/주택유형별로 가격예측의 정확도가 높은 모형을 선정하였다. 구축된 모형의 정확도를 평가하기 위해 예측치와 실측치의 상관분석과 평균절대오차, 평균제곱오차의 제곱근을 사용하여 비교분석하였다. 또한 주택가격과 그에 영향을 미치는 변수들이 공간상에서 어떠한 패턴으로 군집되는 성향이 있는지 분석하기 위해 비지도학습의 일환인 K-평균군집 알고리즘을 이용하였다. 이를 통해 주택시장의 하부구조를 파악할 수있고, 군집화되어 있는 변수들의 특성을 파악하여 국지적 주택정책을 적용할 수 있을 것으로 사료된다.

#주택가격 #랜덤포레스트 #서포트벡터회귀 #인공신경망 #K-평균군집 #House Price #RF #SVR #ANN #K-means Clustering

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