文件名称:
Real-Estate-Investment-Trust:用于预测美国纽约州房地产交易价格的线性回归模型-源码
开发工具:
文件大小: 1mb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-09
详细说明：语境：
我们的客户是一家位于美国纽约州的大型房地产投资信托（REIT） 。 他们投资于房屋/公寓/公寓，作为业务的一部分，他们试图在出售之前预测房地产的公平交易价格。 这样做是为了校准内部定价模型并“保持脉动”于房地产市场。
就目前的情况而言，他们目前聘请独立评估师评估房地产，并根据该房地产的特征提供对房地产价格的估计。 但是，这种方法的缺点是评估人员的素质可能相差很大，因此他们准确预测交易价格的能力也可能如此。
缺乏经验的评估师在预测交易价格和实际交易价格之间平均会有7万美元的误差。
为了消除预测价格与实际价格之间的任何误差，客户希望用机器学习模型代替评估员的服务，他们聘请了我们来开发该模型。
目标：
从头到尾探索整个机器学习工作流程中涉及的技术。
建立房地产定价模型，以平均平均绝对误差（MAE）<70K USD准确预测交易价格。
文件结构
我们在机器学习框架中遵循了5个关键
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
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