Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 2124U001766, Матеріали видань та локальних репозитаріїв Категорія Бакалаврська робота Назва роботи Методи машинного навчання як засіб аналізу та прогнозування цін на житлові приміщення Автор Савченко Валерій Олександрович Дата публікації 01-01-2024 Постачальник інформації Національний технічний університет України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського» Першоджерело https://ela.kpi.ua/handle/123456789/69045 Видання Київ Опис Дипломна робота: 82 с., 7 табл., 26 рис., 2 дод., 27 джерел. Об’єкт дослідження — методи і моделі машинного навчання для прогнозування цін на оренду житлових приміщень, процес прогнозування ціни. Мета роботи — проаналізувати існуючі методи і моделі машинного навчання для прогнозування цін на оренду житлових приміщень, визначити які фактори впливають на ціну та створити модель для правильної обробки даних та прогнозування. Методи дослідження — для аналізу впливу зовнішніх факторів на ціноутворення орендної вартості для житлових приміщень та прогнозування ціни за допомогою машинного навчання використовується синтез теоретичних концепцій та практичних підходів. Дослідження включає детальний системний аналіз структури та функціонування моделей машинного навчання, застосовуваних для фінансового прогнозування, та порівняння існуючих методів аналізу даних з підходами машинного навчання. Для обробки даних використовуються методи машинного навчання. Основними алгоритмами прогнозування є регресійні та ансамблеві методи. Моделі оцінюються за допомогою таких метрик, як RMSE, MSE та MAE. Розроблена модель машинного навчання навчається на тренувальних даних за датасету, який вміщає в собі реальні дані. Був проведений аналіз та зменшення вибірки за допомогою відкидання найменш корисних атрибутів. Упровадження цієї моделі дозволить аналізувати зовнішні фактори, що впливають на ціну орендної вартості, та використовувати ці дані для прогнозування, сприяючи полегшенню процесу прийняття рішень у виборі того чи іншого житлового приміщення. Додано в НРАТ 2025-01-29 Закрити