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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김인호 (영남대학교) 이경섭 (영남대학교)
저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제31권 제2호
발행연도
2020.3
수록면
375 - 389 (15page)
DOI
10.7465/jkdi.2020.31.2.375

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

2020

트리 기반 앙상블 방법을 활용한 자동 평가 모형 개발 및 평가: 서울특별시 주거용 아파트를 사례로
김인호 ,  이경섭 한국데이터정보과학회지 2020.03 학술저널
트리 기반 앙상블 모형을 활용한 자동 평가 모델 개발 및 평가 : 서울특별시 주거용 아파트를 사례로
김인호 통계학과 2020.01 학위논문

초록· 키워드

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본 논문에서는 최신의 기계 학습 모델을 사용하여 서울 아파트 거래 가격에 대한 자동 평가 모델을 개발하였다. 기존의 hedonic pricing method (HPM) 모델은 자동 평가 모델을 개발할 때 다중 공선성을 겪는 것으로 잘 알려져 있으며, 이를 극복하기 위해 최근에 개발된 비선형 모델들인 랜덤 포레스트, XGBoost, lightGBM 및 스태킹 모형을 사용하여 자동 평가 모델을 개발하였다. 공공 데이터 포털에서 제공하는 2010년 1월부터 2018년 12월까지 총 710,731 개의 서울 아파트 가격 데이터를 이용하여 모델을 학습하고 테스트하였다. 자동 평가 모형에 있어 트리 기반 머신 러닝 모델의 우수성을 밝히고, 중요한 변수는 전용면적, 위도 및 경도임을 찾아내었다. 이러한 분석을 통해 기존 HPM 모형에서 모델링 할 수 없는 위치와 관련된 변수의 중요성을 발견하였으며, 다중 공선성을 효과적으로 피할 수 있는 트리 기반 머신 러닝 모형의 우수성을 실증 연구를 통해 확인하였다.
#랜덤 포레스트 #스태킹 모형 #자동 정가 모형 #트리 기반 머신 러닝 #lightGBM #XGBoost #Automated valuation model #random forest #stacking model #tree based machine learning

목차

요약
1. 서론
2. 연구 방법
3. 실증 분석
4. 결론
References
Abstract

참고문헌 (26)

참고문헌 신청
Adam-Bourdarios, C. / 2015 / The Higgs boson machine learning challenge / NIPS 2014 Workshop on High-energy Physics and Machine Learning :19~55 google schola Birkeland, K. / 2018 / Developing and evaluating an automated valuation model for residential real estate in Oslo google schola Bishop, C. M. / 2006 / Pattern recognition and machine learning / Springer google schola Bonnet, O. / 2013 / Hedonic prices in the Paris housing market and an analysis of the willingness to pay for a high-income neighborhood google schola Breiman, L. / 1996 / Bagging predictors / Machine Learning 24:123~140 google schola

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