Predictions of Residential Property Prices for Ningbo City of Zhejiang Province in China Using Machine Learning
Notice bibliographique
Résumé
Up to the current fall patterns that started at the end of 2021, the Chinese real estate market has developed at such a rapid pace over the course of the previous few decades. Investors and the government have found it more difficult to accurately forecast future property values as a consequence of this challenge. It is because of the current status of the economy that this has come about. For the purpose of this study, we use Gaussian process regressions using a wide range of kernels and basis functions to investigate the monthly residential property prices in Ningbo City, which is located in Zhejiang Province, China. The time period covered by this study is from May 2011 to July 2024. Estimated models are used in our forecasting endeavors. These models are trained using a mix of cross-validation and Bayesian optimizations. The models that were developed were effective in accurately forecasting the prices that would be seen out of sample from December 2021 to July 2024. With a relative root mean square error of 0.1626 percent, these models may be considered accurate. It is possible that our results might be utilized on their own or in conjunction with further forecasts in order to construct hypotheses about variations in the values of residential real estate and to carry out additional policy research.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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 ».