Advanced Forecasting Information System - PYTHIA: Application in Real Estate
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents an Advanced Forecasting Information System - PYTHIA - estimating real estate values. PYTHIA was developed with MS Visual Basic.NET and Dundas Chart for .NET. Database was developed with MS SQL Server 2000. System implementation includes the processes of sub-system development according their architecture. Moreover, the real interconnection of these sub-systems and their integration in a general complete and functional system is realised. Sub-systems implementation is specific for each module and their particular functions. The sub-systems are developed independent, according to specific requirements so that their interconnection will become feasible. System innovation focuses on sub-systems implementation and methodology. Sub-systemís that integrated in Pythia are: Data Adjustments, Data analysis, Special Events / Actions (SEA), Forecasting methods, Forecasts, Monitoring and Reporting sub-system. The applicability of the system was tested with real database real estate values. It was used in order to test and evaluate the IT system. Data is used here, which represents the total average dwelling prices of U.K. and is organized in months, from January 1983 up to September 2006. This paper will examine the present state in UK house market and will test the estimation methods on the monthly data. The time series data used for forecasting is again provided from the Halifax House Price Index and covers different categories of buyers (all, first-time buyers and home-movers) and houses (all, new and existing).
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,023 | 0,015 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».