부동산 가격 추정 모델 유효성 검정
저자
발행사항
서울 : 성균관대학교 일반대학원, 2020
학위논문사항
학위논문(석사)-- 성균관대학교 일반대학원 : 경영학과 2020. 2
발행연도
2020
작성언어
한국어
주제어
발행국(도시)
서울
기타서명
Validation of real estate price estimation model
형태사항
47 p. : 삽화 ; 30 cm
일반주기명
지도교수: 김종욱
부록: 1. Data set, 2. 회귀 모델 유효성 검증 결과, 3. SVM 모델 유효성 검증 결과, 4. 의사 결정 트리 모델 유효성 검증 결과
참고문헌: p. 40-41
UCI식별코드
I804:11040-000000157852
DOI식별코드
소장기관
본 연구는 서울 소재 강남의 아파트를 대상으로 텍스트 마이닝을 통해 데이터를 수집하고 가공한 후 이를 학습데이터로 이용, SVM, 의사결정 트리를 적용하여 강남의 아파트 가격 추정 모델의 유효성을 검증하였다.
이를 위해 2018년부터 2019년까지 총 200여개의 강남 소재 아파트 중에서 연구에 적합한 강남의 총 122개의 아파트를 대상으로 SPSS 24.0을 사용하여 아파트 실거래가, 건축 연령, 분양면적, 실면적, 주차장수, 동수, 학교와의 거리, 그리고 해당 아파트 웹사이트 방문자 수를 각 변수들의 기술 통계와 상관분석을 실시했다. 그 결과, 실거래가에 미치는 주요 변수들을 찾을 수 있었으며, 회귀분석을 통해 이들이 아파트 실거래가에 영향을 주고 있음을 확인하였다.
또한, Weka Tool을 사용하여 브랜드별 아파트 단지수, 건축 연령, 교육시설과의 거리, 그리고 웹사이트 방문자 수를 독립변수로, 아파트 실거래가를 종속변수로 투입하여 회귀분석, 그리고 기계 학습의 SVM과 의사결정 트리 모델 유효성을 비교하였다. 연구 결과 선행연구와 매우 비슷한 유효성을 보여, 연구자가 제시한 모델의 유효성을 검증하였다.
This study collects and processes data of Gangnam apartments from 2018 to 2019 through text mining and uses it as machine learning, applying SVM and decision tree to predict future prices of Apartments in Gangnam . The validity of the estimation model was verified.
To this study, text mining was used for a total of 200 apartments in Gangnam. 122 apartments which are suitable for research was selected. As a result of descriptive statistics, analysis and correlation analysis of each variable, major variables affecting the selling price were found. Based on this, the regression analysis was used to verify whether the variables affect the selling price of the apartment.
Based on this, the number of apartment complexes by brand, construction age, distance to educational facilities, and website visitor are independent variables, and the actual selling price of apartments as dependent variables, and model prediction power through regression, and machine learning algorithms such as SVM and decision tree learning with weka.
The accuracy of was compared. The result is very high predictive power.
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