回帰 Regression

すでに運用が始まっている「ＡＩ更地価格」「ＡＩ中古住宅価格」に加えて、ＡＩ中古マンションの運用を始めました。いずれも石川県専用です。

アプリ化はしていないので、upyter notebookのプログラムに直接入力するようになっています。

石川県のマンションの取引数は東京、大阪、名古屋のような都市圏と比較すると少なくて、２００５年第３四半期から２０２４年第３四半期までの約１８年分で約２０００件（厳密には１９９８件）しかありません。精度の向上はあまり期待できないかな。

このデータは〇丁目すらついていない秘匿処理されたデータですが、これに無理やり緯度経度をつけて地理的加重回帰をすると疑似決定係数ですが0.7987も出ました。地理的加重回帰による予測値も特徴量の一つとして使用します。

マンション総額は面積、建築時期、リフォームの有無などによって総額は大きく異なるので、必ずしも都心が高くて郊外が安いという関係になりません。

空間自己相関の程度を表すMoran's Iも 0.57に過ぎない。更地価格ならば0.7台になるのですが。

単価でやってもダメ。

これでLightGBMを訓練しても、精度は上がらないんでしょうね。

５分割の交差検証で精度確認すると、

決定係数が0.86で、更地モデルより成績は良いです。

予測した価格は

６１９万円。売りに出ている価格をネットで調べると５８０万なので、約５％高く求められてしまいました