ما نوع الخوارزمية التي يجب ان تستخدمها لتقدير اسعار المساكن، في العصر الرقمي المعاصر، يمكن استرجاع المعلومات المفيدة للمجتمع من مجموعة متنوعة من المصادر وتخزينها في شكل تنسيقات منظمة وغير منظمة وشبه منظمة، وفي تحليل الظواهر الاقتصادية أو الملاحظات الاجتماعية، فإن تقدم التكنولوجيا المبتكرة يجعل من الممكن استخراج المعلومات ذات الصلة بشكل منهجي، وتحويلها إلى تنسيقات وهياكل بيانات معقدة، ثم إجراء التحليلات المناسبة، بسبب هذه الظروف الجديدة، فقد لا تتمكن معالجة البيانات التقليدية والأدوات التحليلية من التقاط ومعالجة وتحليل المعلومات المعقدة للغاية في العالمين الاجتماعي والاقتصادي، لذلك تم تطوير تقنيات جديدة استجابة لمعالجة الكمية الهائلة من البيانات المتاحة، وسنتعرف هنا على ما نوع الخوارزمية التي يجب ان تستخدمها لتقدير اسعار المساكن.
محتويات
ماهو نوع الخوارزمية التي يجب ان تستخدمها لتقدير اسعار المساكن
تستخدم دراسة أسعار المنازل ثلاث أنواع من الخوارزميات للتعلم الآلي بما في ذلك، آلة ناقلات الدعم، والغابات العشوائية، وآلة تعزيز التدرج، يطبق هذه الأساليب لفحص عينة بيانات لمجموعة من العقارات، ثم يقارن نتائج هذه الخوارزميات، من حيث القدرة التنبؤية، وحققت النوعان الأول والثاني من الخوارزميات أداءً أفضل مقارنةً بالنوع الثالث، حيث تتفوق مقاييس الأداء في الثلاثة بما في ذلك متوسط الخطأ التربيعي، والخطأ التربيعي لمتوسط الجذر، ومتوسط النسبة المئوية للخطأ المطلق المرتبط بهاتين الخوارزميتين بشكل لا لبس فيه مقارنة بالنوع الثالث من الخوارزميات، ومع ذلك فقد وجدت الدراسة بأن النوع الثالث لا يزال خوارزمية مفيدة في ملاءمة البيانات لأنه يمكن أن ينتج تنبؤات دقيقة إلى حد معقول ضمن قيود زمنية ضيقة، وبالتالي نستنتج بأن التعلم الآلي يقدم تقنية بديلة واعدة في تقييم العقارات وبحوث التقييم خاصة فيما يتعلق بالتنبؤ بأسعار العقارات.
ببساطة يمكننا القول بأن خوارزميات الانحدار الخطي هي أداة تعلم آلي تساعدك على عمل تنبؤات من خلال التعلم من البيانات الإحصائية الموجودة، العلاقات بين المعلمة المستهدفة الخاصة بك ومجموعة من المعلمات الأخرى، وفقًا لهذا التعريف، يعتمد سعر المنزل على معلمات مثل عدد غرف النوم ومنطقة المعيشة والموقع وما إلى ذلك، فإذا طبقنا التعلم الاصطناعي على هذه المعايير، فيمكننا حساب تقييمات المنزل في منطقة جغرافية معينة.