@ARTICLE{26583204_803939459_2022, author = {М. Б. Ласкин and Л. В. Гадасина}, keywords = {, дерево решений, случайный лес, рынок недвижимости, ценообразующие факторыоценка рыночной стоимости}, title = {
Особенности применения методов, основанных на деревьях решений, в задачах оценки недвижимого имущества
}, journal = {Бизнес-информатика}, year = {2022}, number = {4 Vol.16}, pages = {7-18}, url = {https://bijournal.hse.ru/2022--4 Vol.16/803939459.html}, publisher = {}, abstract = { Значительный рост интереса исследователей к применению в оценке недвижимого имущества методов, основанных на деревьях решений, обусловлен увеличивающимися потоками доступной рыночной информации, развитием методов машинного обучения, искусственного интеллекта, и ограниченными возможностями традиционных методов оценки недвижимого имущества. В то же время, распределение цен на недвижимость хорошо приближается логарифмически нормальным распределением, что проявляется в завышении предсказаний такими методами в области меньше средних значений имеющегося набора данных и занижении предсказаний в области выше средних значений. В статье показаны причины этих особенностей и предложен адаптивный алгоритм случайного леса, основной идеей которого является корректировка результатов работы базового алгоритма с помощью устранения смещения предсказанных значений. Результаты апробировались на ценах предложений объектов недвижимости в Санкт-Петербурге.}, annote = { Значительный рост интереса исследователей к применению в оценке недвижимого имущества методов, основанных на деревьях решений, обусловлен увеличивающимися потоками доступной рыночной информации, развитием методов машинного обучения, искусственного интеллекта, и ограниченными возможностями традиционных методов оценки недвижимого имущества. В то же время, распределение цен на недвижимость хорошо приближается логарифмически нормальным распределением, что проявляется в завышении предсказаний такими методами в области меньше средних значений имеющегося набора данных и занижении предсказаний в области выше средних значений. В статье показаны причины этих особенностей и предложен адаптивный алгоритм случайного леса, основной идеей которого является корректировка результатов работы базового алгоритма с помощью устранения смещения предсказанных значений. Результаты апробировались на ценах предложений объектов недвижимости в Санкт-Петербурге.} }