Predikce cen nemovitostí v ČR - Fonos, Patrik; Sýkora, Lukáš; Staš, Vojtěch; Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky (2023)
Tato diplomová práce se zabývá predikcí cen nemovitostí v České republice, což je klíčové téma vzhledem k vysokému podílu vlastníků nemovitostí a častým případům přeplácení při jejich koupi. Hlavním cílem je aplikovat a vyhodnotit různé metody predikce cen nemovitostí na českém realitním trhu s byty, za pomoci technologií strojového učení. Práce postupně pokrývá historii a vývoj predikčních metod, jejich teoretické základy až po praktické aplikace, s důrazem na správný sběr a čištění dat pro účely predikce. Analýza různých prediktivních modelů odhalila, že metody založené na XGBoost, zejména když jsou kombinovány s pokročilými technikami pro výběr příznaků a optimalizaci hyperparametrů, nabízejí nejlepší výsledky. Nejnižší střední absolutní chybu (459770 Kč) dosáhl model XGBoost regresor kombinovaný s RandomizedSearchCV a metodou SHAP. Tento výsledek byl podpořen vizuální analýzou, která ukázala vysokou přesnost modelu při predikci cen nemovitostí do čtyř milionů korun, s určitými odchylkami u vyšších cenových kategorií. Bylo také zjištěno, že TensorFlow poskytuje srovnatelné výsledky s některými tradičními modely. Práce přispívá k lepšímu porozumění a předpovídání cen nemovitostí v ČR, což je klíčové pro kupující, prodejce a investory na realitním trhu.
Vedoucí práce: Lukáš Sýkora
Diplomová práce (Ing.)—Vysoká škola ekonomická v Praze. Fakulta informatiky a statistiky, 2024
Obsahuje bibliografii
Textový (vysokoškolská kvalifikační práce)
Rok obhajoby 2024
Způsob přístupu: Internet
Keywords: informační management [obor dipl. práce]; diplomové práce; master's theses