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The paper deals with how to enhance the appropriateness of the posted prices of the standard houses with the perspective of machine learning. We formulate a classification problem with the binary response that is defined by the magnitude of the rate of posted price to actual price of the standard houses in each metropolitan city and province. Several variables regarding characteristics of the houses are used as predictor variables in the statistical modeling. The considered models are logistic regression, decision tree, bagging and gradient boosting. The performance comparison using ROC curve or lift charts suggests the gradient boosting as the best model in this situation. The modeling result can be utilized for adjusting the posted prices of standard houses in advance which leads to a better balanced distribution of the posted prices in terms of COD (coefficient of dispersion) and high rate of reflecting the actual prices to the posted prices. We analyses a real data set regarding posted prices and actual transaction prices and the result show that the machine learning approach can be effectively applied to enhance the appropriateness of the posted prices of standard houses.
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참고문헌 (12)
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Breiman, L. / 1996 / Bagging Predictors / Machine Learning 24 : 123 ~ 140
Friedman, J. / 2001 / Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine / The Annals of Statistics 29 : 1189 ~ 1232
Hastie, T. / 2009 / The Elements of Statistical Learning / Springer
강현철 / 2014 / 빅데이터 분석을 위한 데이터마이닝 방법론 / 자유아카데미
고성수 / 2009 / 실거래가를 이용한 토지 과세평가 실증분석 / 부동산학연구 15 (2) : 23 ~ 40
Friedman, J. / 2001 / Greedy Function Approximation: A Gradient Boosting Machine / The Annals of Statistics 29 : 1189 ~ 1232
Hastie, T. / 2009 / The Elements of Statistical Learning / Springer
강현철 / 2014 / 빅데이터 분석을 위한 데이터마이닝 방법론 / 자유아카데미
고성수 / 2009 / 실거래가를 이용한 토지 과세평가 실증분석 / 부동산학연구 15 (2) : 23 ~ 40
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