文章基本信息

标题：Impact Analysis of Floor-Plan Images for Rent-Prediction Model
本地全文：下载
作者：Hattori RYOSUKE ; Kazushi OKAMOTO ; Atsushi SHIBATA 等
期刊名称：知能と情報
印刷版ISSN：1347-7986
电子版ISSN：1881-7203
出版年度：2021
卷号：33
期号：2
页码：640-650
DOI：10.3156/jsoft.33.2_640
出版社：Japan Society for Fuzzy Theory and Intelligent Informatics
摘要：間取り図が賃料予測に与える影響を明らかにするために，間取り図を考慮した賃料予測モデルを構築し，間取り図の有無による予測誤差を検証する．間取り図の特徴抽出器には，主成分分析，Bag of Features（BoF），Fisher Vector（FV）を適用し，予測器には線形回帰とLightGBMを採用する．LIFULL HOME’Sデータセットを使用した賃料予測実験から，線形回帰においては間取り図を考慮することで，全てのカテゴリ（都道府県と間取り規格の組み合わせ）で予測誤差の95%信頼区間が短くなり，さらに，カテゴリによっては予測誤差の平均値が改善することを確認している．また，検討した3つの間取り図の特徴抽出器の中でBoFが最も予測精度が優れているといえる．
关键词：賃料予測;間取り図;主成分分析;Bag of Features;Fisher Vector;rent prediction;floor-plan image;principal component analysis