본 연구는 국토교통부의 아파트 실거래가 데이터 등 부동산 관련 공공데이터로 다양한 기계학습 알고리즘을 활용하여 서울특별시 강남구 지역의 아파트 매매 가격 결정 모형 간 예측 능력을 비교하였다. 다중선형회귀모형은 이해하기 쉽다는 장점이 있으나 오차의 정규성과 독립성 등의 가정을 충족하기 어렵다는 단점이 있으며 특히 예측 능력 면에서 기계학습 알고리즘에 비해 성능이 낮다. 본 연구에서는 아파트 매매 가격의 추정 성능을 비교하기 위하여 랜덤 포레스트 및 서포트 벡터 머신 알고리즘을 사용하였고, 그 결과 다중회귀분석 모형에 비해 예측 능력이 크게 향상된 결과를 보였다.
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Na et al. (2019) studied this question.