title: Machine learning methods application for real estate price prediction in the Russian market
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Лещева Ирина Анатольевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Рау Владислава Леонидовна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Rau Vladislava
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Горовой Владимир Андреевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Gorovoi Vladimir Аndreevich
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2018-07-25T20:11:30Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2018-07-25T20:11:30Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2017
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 031849
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/10925
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной выпускной квалификационной работе была разработана модель машинного обучения, которая прогнозирует цен на недвижимость и может быть использована в качестве первой оценки владельцев недвижимости и агентов по недвижимости.   Для разработки модели использовался язык программирования Python и некоторые из библиотек машинного обучения, такие как scikit-learn.  В качестве датасета был массив из 50000 объявлений, размещенных на сайте Яндекс.Недвижимости, и главной задачей было создать модель прогнозирования цен с высочайшим уровнем точности.   При проведении анализа оценки эффективности моделей были использованы реальные цены объявлений, методы оценки агентов по недвижимости, модели конкурентов Яндекс.Недвижимости, а также разработанные модели, использующие методы машинного обучения. Лучший результат показала xgboost модель, дающая 75% точность.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this thesis, I designed a machine learning model which predicts real estate price that could be used as the first estimation by real estate owners or real estate agents.   The source programming language is Python and some of the machine learning libraries such as scikit-learn.  I was given a 50000 items dataset and the main task was to create a price prediction model with the highest level of accuracy.   In comparison analysis, I evaluate the effectiveness of real estate agents price estimation, Yandex competitors models, only machine learning based models and combined models containing algorithmic and machine learning part. The best price prediction model was xgboost model with the 75% accuracy
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: предсказание цены на недвижимость
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оценка недвижимости
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: машинное обучение в недвижимости
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: real estate price prediction
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: machine learning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Machine learning methods application for real estate price prediction in the Russian market
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Применение методов машинного обучения для предсказания цены объекта недвижимости на российском рынке
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Vladislava_Rau_Bachelor_Thesis.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10925/1/Vladislava_Rau_Bachelor_Thesis.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: Article
resources.size: 847,15 kB
resources.filename: reviewSV_otzyv_NR_Gorovoi__Rau.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10925/2/reviewSV_otzyv_NR_Gorovoi__Rau.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewSV
resources.size: 25,11 kB
resources.filename: reviewSV_Recenziya_LeshhevojIA_na_VKR_RauVL.docx
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/10925/3/reviewSV_Recenziya_LeshhevojIA_na_VKR_RauVL.docx
resources.format: Microsoft Word XML
resources.description: ReviewRev
resources.size: 23,47 kB