博碩士論文 etd-0101119-092357 詳細資訊


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姓名 蔡沐樺(Tsai Mu-Hua ) 電子郵件信箱 E-mail 資料不公開
畢業系所 資訊管理學系研究所(Department of Information Management)
畢業學位 碩士(Master) 畢業時期 107學年第1學期
論文名稱(中) 基於可解釋機器學習演算法的房屋價值評估-以高雄市為例
論文名稱(英) Determinants of House Price : Using Interpretable Machine Learning Algorithms - A Case Study of Kaohsiung City
檔案
  • etd-0101119-092357.pdf
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    論文使用權限

    紙本論文:3 年後公開 (2022-02-01 公開)

    電子論文:使用者自訂權限:校內 1 年後、校外 3 年後公開

    論文語文/頁數 中文/38
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    摘要(中) 有鑒於台灣地小人稠,土地寸土寸金,近二十年的家庭年平均所得的成長遠不及房價的成長,全台大多數縣市的房價負擔能力指標皆在略低等級,更遑論台北市與新北市已落在過低等級。這篇論文的目的是分析房價與找出可能影響房價的因素,來進一步了解房價是否合理。
    有關於房價的估算,在國內的文獻中,偏重的是房子本身的條件,像是地點、樓高、坪數等,而國外的研究,較多是探討與環境相關的條件,像是空氣、種族、鄰居、綠地等,本研究蒐集政府開放的眾多資訊,將國內、外文獻中所考量的條件,一同納入分析,藉此了解房子的內、外條件中,哪些條件才是對房價的有著更關鍵地影響。
    在本研究中,我們使用Bagging與Boosting演算法系列中的隨機森林演算法(Ra-ndom Forests, RF)及坡度提升演算法(eXtreme Gradient Boosting, XGBoost),以實價登錄網站提供的資料為基礎,加入經過轉換的新資料,分析多個面向資料並且建立預測模型。
    關鍵詞:隨機森林演算法、機器學習、坡度提升演算法、房屋價值、地理資訊圖資雲服務平台、實價登錄
    摘要(英) With high population density in Taiwan, the growth of the average annual household income is far less than that of house price. The Housing Affordability Index of most counties and cities in Taiwan are at a slightly lower level, let alone Taipei City and New Taipei City, both of which are at an extra low level. The purpose of this paper is to determine whether the house price is reasonable by analyzing and estimating the factors that might influence the prices.
    Regarding the research of the estimation of house price in Taiwan, the emphasis is on the conditions of the house itself, such as location, building height, numbers of pings, etc. As for the research in other countries, the discussions are mainly concerned about environmentally relevant conditions, such as air quality, ethnicity, neighbors, green space, etc. This study collects abundant open data from the government and the conditions taken by the researches at home and abroad, to understand which internal and external conditions are the critical factors of house price.
    This study uses the Random Forests algorithm (RF) and eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) in series of bagging and boosting algorithms. Raw data is based on the registered selling prices of real estate websites with converted data to analyze multiple dimensions of factors and to build prediction models.
    Keywords: Random Forests、Machine Learning、XGBoost、Determinants of House Price、TGOS
    關鍵字(中)
  • 實價登錄
  • 地理資訊圖資雲服務平台
  • 房屋價值
  • 坡度提升演算法
  • 機器學習
  • 隨機森林演算法
  • 關鍵字(英)
  • Machine Learning
  • XGBoost
  • Random Forests
  • Determinants of House Price
  • TGOS
  • 論文目次 論文審定書 i
    致謝 ii
    摘要 iii
    Abstract iv
    第一章 研究背景、動機、目的 1
    第一節 研究背景 1
    一、 房價所得比 1
    二、 住宅需求變數 3
    三、 房屋結構變數 3
    第二節 研究動機 4
    第三節 研究目的 4
    第二章 文獻探討 4
    第一節 實價登錄與地理資訊圖資雲服務平台 4
    一、實價登錄 4
    二、地理資訊圖資雲服務平台-(TGOS)系統 5
    第二節 影響房價重要變數 5
    第三章 研究設計 8
    第一節 研究資料 8
    一、實價登錄資料 8
    二、TGOS資料 8
    三、座標系統:WGS84、TWD67、TWD97 8
    四、大圓距離 9
    第二節 研究範圍 10
    一、高雄地區實價登錄資料 10
    二、外在環境變數 10
    第三節 研究方法 10
    一、集成式學習演算法 10
    二、Random Forests演算法 11
    三、XGBoost 演算法 12
    四、非負矩陣分解法(Nonnegative Matrix Factorization ,NMF) 12
    第四章 研究結果 13
    第一節 資料前處理 13
    一、 資料集 13
    二、 資料處理 24
    三、 使用非負矩陣分解進行樓層轉換 24
    第二節 實驗結果 27
    第三節 結論 29
    第五章 參考文獻 31
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    口試委員
  • 林耕霈 - 召集委員
  • 李珮如 - 委員
  • 康藝晃 - 指導教授
  • 口試日期 2019-01-25 繳交日期 2019-02-01

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