Прогнозування цін на нерухомість за допомогою машинного навчання в Python

Abstract

Мета роботи: розробка алгоритмічної системи для передбачення ринкової вартості житлових об'єктів шляхом застосування методів машинного навчання на платформі Python. Об’єкт дослідження: сукупність техніко-економічних чинників та ринкових механізмів, що визначають ціноутворення на житловий фонд України в умовах сучасних соціальних та економічних реалій. Предмет розробки: програмно-алгоритмічний комплекс, що реалізує прогностичну модель на основі машинного навчання (Python) для автоматизації оцінки нерухомості. До таких показників належать географічне розташування об’єкта щодо транспортної інфраструктури та соціальних об’єктів, загальна та житлова площа, планування та якість будівельних матеріалів, а також рік спорудження й ступінь зносу будинку. Водночас у дослідженні враховуються макроекономічні умови ринку, серед яких динаміка попиту та пропозиції, рівень процентних ставок за іпотечними кредитами та загальний стан економіки регіону. Такий підхід дозволяє побачити ширшу картину, в якій окремі характеристики нерухомості взаємодіють із зовнішніми економічними чинниками. У фокусі роботи знаходиться виявлення прихованих залежностей між переліченими характеристиками та ціною об’єкта шляхом застосування методів машинного навчання, що дає змогу створити інструмент для точного прогнозування вартості нерухомості та прийняття обґрунтованих рішень інвесторами, банківськими установами та ріелторськими агентствами.