Вопрос или проблема
У меня есть набор данных о ценах на дома и соответствующих характеристиках (комнаты, квадратные метры и т.д.). Дополнительной характеристикой является дата продажи дома. Цель состоит в том, чтобы создать модель, которая могла бы оценить цену дома так, как если бы он был продан сегодня. Например, дом с определенным набором характеристик (5 комнат, 100 квадратных метров) и сегодняшней датой (28-01-2020), за сколько его можно продать? Время является важным компонентом, поскольку цены растут (инфляция со временем). Я испытываю трудности с тем, чтобы найти способ включить дату продажи в качестве характеристики в модель градиентного бустинга.
Я думаю, существуют несколько подходов:
- Преобразовать данные в целое число и включить их напрямую в модель в качестве характеристики.
- Создать отдельную модель для моделирования изменения цен на дома с течением времени. Давайте подумаем о этом как о модели AR(1). Тогда я мог бы скорректировать все наблюдения на инфляцию, чтобы получить цену, скорректированную на инфляцию, на сегодня. Эти цены, скорректированные на инфляцию, были бы обучены на наборе характеристик.
Что вы думаете об этих двух вариантах? Есть ли альтернативные методы?
Два наиболее распространенных способа моделирования инфляции — это косвенный и прямой методы.
Инфляцию можно моделировать, добавив время в качестве характеристики в модель. Наиболее полезный способ кодирования времени — это относительный месяц. Первый месяц в наборе данных может быть обозначен как 1, второй месяц — как 2, …. Тогда модель сможет учесть, как рост месяца влияет на цену.
Инфляцию можно моделировать напрямую. Модель могла бы предсказать цену на конкретный момент времени, а затем взять оценочную цену модели и скорректировать ее на сегодняшнюю стоимость доллара, умножив на зафиксированную величину инфляции.
Это хорошее место, чтобы внести отдельный набор данных, особенно если ваши данные охватывают только короткий период.
Еще один вариант, который был более традиционным, но сейчас менее актуален, — это предположить, что темпы инфляции на жилье линейны и монотонны (например, 3% в год за последние 40 лет).
Я бы также добавил, что если вы рассматриваете долгосрочный период и ищете более реалистичную модель, вам необходимо включить процентную ставку (как минимум) в качестве характеристики. Но другие вещи, такие как рост населения и первое владение, было бы легко добавить.
Ответ или решение
Моделирование инфляции цен на жилье: Подходы и рекомендации
Моделирование инфляции цен на жилье является сложной задачей, так как оно требует учета множества факторов, включая временные рамки и характеристики самих объектов недвижимости. Учитывая вашу цель — оценка стоимости жилья, как если бы оно продавалось сегодня, необходимо выбрать правильный подход к обработке данных и реализации модели. Рассмотрим предложенные вами варианты и добавим альтернативные методы.
1. Прямое использование даты продажи
Первый предложенный вами подход заключается в преобразовании даты продажи в целочисленный формат для последующего использования в модели градиентного бустинга. При этом, действительно, может быть целесообразным кодировать дату как относительный месяц от начала исследуемого периода. Это позволит модели выявить сезонные и долгосрочные тенденции в изменении цен:
- Преобразуйте дату в переменную, которая будет отражать порядок месяца (например, январь 2010 = 1, февраль 2010 = 2 и т.д.).
- Включите эту переменную в модель наряду с другими характеристиками жилплощади, чтобы модель смогла выявить корреляции между месяцем продажи и ценой.
2. Моделирование роста цен на жилье
Второй предложенный вариант — создание отдельной модели для анализа динамики цен на жилье во времени. Этот подход может быть особенно полезным, если данные охватывают ограниченный временной промежуток. Рассмотрим:
- Использование авторегрессионной модели (AR(1)), чтобы предсказать изменение цен по годам, основанное на исторических данных.
- После прогнозирования цен на основе характеристик недвижимости, вы могли бы корректировать полученные значения на инфляцию, использовав справочные данные по индексу цен.
3. Интеграция инфляции в модель
Другой метод — это включение временной переменной непосредственно в модель для учета инфляции. Возможные подходы здесь:
- Применение индекса инфляции: Можно использовать внешний источник данных, чтобы получить информацию о росте цен (например, индексы потребительских цен). Модель сначала предсказывает цену, а затем корректирует ее с помощью полученного коэффициента инфляции.
- Сложность модели: Для более реалистичной модели рекомендую рассмотреть использование дополнительных факторов, таких как процентные ставки, рост населения и спрос на покупку жилья. Эти переменные могут оказать значительное влияние на рынок.
4. Альтернативные методы
- Качество жилья: Не забудьте учесть дополнительные характеристики недвижимости, такие как качество строительства, местоположение и инфраструктурные особенности. Эти факторы также могут существенно повлиять на цену недвижимости.
- Машинное обучение: Рассмотрите возможность использования более сложных алгоритмов машинного обучения, например, нейронных сетей, которые могут лучше выявлять скрытые зависимости в больших наборах данных.
Заключение
Ваша задача по моделированию инфляции цен на жилье может быть успешно решена, если вы будете использовать комбинацию указанных методов. Важно учитывать, что в зависимости от особенностей вашего набора данных, один подход может оказаться более эффективным, чем другие. Как профессионал в области информационных технологий, вам следует уделить внимание тестированию различных моделей и их параметров, чтобы найти наиболее подходящее решение для вашей специфической задачи.