title: Using gradient boosting algorithms for evaluating real estate objects
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Осипов Евгений Васильевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Osipov Evgenij Vasilevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Явич Максим Ильич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Avic Maksim Ilic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Михайлова Елена Георгиевна
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Mihajlova Elena Georgievna
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2021-08-07T09:11:09Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2021-08-07T09:11:09Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2021
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 050643
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/32279
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Работа посвящена решению задачи оценки объектов недвижимости. Эта проблема актуальна в связи с популярностью частных инвестиций в России. В работе построена модель предсказания цены на квартиру. Подход использует ассемблирование моделей градиентного бустинга на деревьях решений, также модель справляется с описательными данными и демонстрирует результаты 3.47 MdAPE метрике. Результаты получены на собранном наборе данных из 16307 объектов с описаниями.
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: The paper is dedicated to solving the problem of real estate valuation. This problem is relevant due to the popularity of private investment in Russia. In this paper, a model for predicting the price of an apartment is constructed. The approach uses the assembly of gradient boosting models on decision trees, the model also handles descriptive text data and demonstrates the results of 3.47 MdAPE metrics. The results are obtained on the collected data set of 16,307 objects with descriptions.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: градиентный бустинг
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оценка объектов недвижимости
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: обработка естественного языка
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: ансамбли моделей
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: gradient boosting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: real estate valuation
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: natural language processing
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: model ensembles
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Using gradient boosting algorithms for evaluating real estate objects
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Использование алгоритмов градиентного бустинга для оценки объектов недвижимости
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: yavich_maxim_vkr.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/32279/1/yavich_maxim_vkr.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 371,81 kB