Key points are not available for this paper at this time.
يساعد فهم توقعات أسعار السكن الحكومة في التكيف بشكل أفضل وصياغة السياسات ذات الصلة لتعزيز الاستقرار الاقتصادي والتنمية الاجتماعية المستدامة. في هذه الدراسة، جمع الباحثون كمية كبيرة من البيانات حول سوق العقارات في سياتل، بما في ذلك خصائص المساكن (مثل المساحة، عدد غرف النوم، عدد الحمامات)، الموقع الجغرافي (مثل الحي، المرافق القريبة)، وبيانات الأسعار التاريخية. استخدمت هذه الورقة هذه البيانات لتدريب واختبار نماذج الانحدار الخطي ونماذج توقع KNN لتوقع اتجاهات أسعار المنازل المستقبلية. من ناحية أخرى، يقوم نموذج الانحدار الخطي بنمذجة العلاقة الخطية بين متغير مستقل واحد والمتغير التابع، حيث يتوقع أسعار المساكن عن طريق ملاءمة خط مثالي. في حين أن نموذج توقع KNN، المعتمد على خوارزمية الجار الأقرب، يتوقع من خلال البحث عن K من عينات الجيران الأقرب إلى العينة المستهدفة. سيقوم الباحثون بمقارنة دقة وفعالية هذه الطرق الثلاث في توقع أسعار المنازل في سياتل لتحديد أي طريقة هي الأكثر ملاءمة لتوقع أسعار المنازل. من خلال هذا التحليل، يهدفون إلى تقديم نموذج موثوق لتوقع أسعار المساكن للمقيمين المحليين لمساعدتهم في اتخاذ قرارات عقارية wiser.
درس يونشي تشانغ (مون،) هذا السؤال.