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논문 기본 정보

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대한국토·도시계획학회 국토계획 國土計劃 第42卷 第4號
발행연도
2007.8
수록면
135 - 148 (14page)

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In real estate studies, traditional statistic methods have been used to estimate the housing price. This paper is to expand them into Data Mining, which mines the desired information in data, in order to accurately predict the price of apartment. The data set of this paper, about apartment of Gangnam Gu and Seocho Gu, provides sale price, location, and characteristics of 1584 apartment between March 2006 and February 2007. Three forecasting models is built by analyzing this data set, based on Data Mining. They are Decision Tree, Regression and Neural Network, and these RMSE value is each 2.24, 3.54 and 2.18, so Neural Network is best for forecasting apartment price. Compared with them, we show that not to use one method of Data Mining but to do them, taking advantages of them, is best for the improvement of analyzing the model of apartment price.
#아파트 가격 #데이터 마이닝 #의사결정나무 #회귀분석 #신경망 분석 #Apartment Price #Data Mining #Decision Tree #Regression #Neural Network

목차

Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 선행연구에 대한 고찰
Ⅲ. 데이터 마이닝(data mining)
Ⅳ. 예측모델 개발
Ⅴ. 모델 분석
Ⅵ. 결론 및 향후 과제
인용문헌

참고문헌 (17)

참고문헌 신청
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