Forecasting Residential Real Estate Prices via Machine Learning for Taizhou City of Zhejiang Province in China
Notice bibliographique
Résumé
The Chinese real estate market has grown at such a fast rate over the last several decades, up to the present decline patterns that began at the end of 2021. As a result, projecting future property prices has become more challenging for investors and the government. This is a result of the state of the economy right now. In this work, we examine monthly residential property prices for Taizhou City, Zhejiang Province, China, using Gaussian process regressions with a variety of kernels and basis functions, spanning from April 2015 to the July 2024. Our forecasting activities employ estimated models, which we train using a combination of cross-validation and Bayesian optimisations for endowing the constructed model with good flexibility. The models that were created were successful in precisely predicting the prices from September 2022 to July 2024 outside the sample. These models had a relative root mean square error of 0.1120%, a root mean square error of 19.1482, a mean absolute error of 14.3875, and a correlation coefficient of 99.986%. It is plausible that our findings may be used alone or in combination with further projections to formulate conjectures about fluctuations in the residential real estate prices and conduct additional policy analysis, which will help investors and policymakers in better understanding the evolving market condition.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».