【AIは面白い】SageMakerで住宅がいくらで売れるかの価格予測をしてみました
Kaggleの住宅価格のコンペデータを使わせていただき、
訓練データとテストデータを使いました。
販売価格（単位はドル）の項目を予測ターゲットにしましたが、
データ項目の影響度が「総合評価」と「居住領域の広さ」が大きいので、
販売価格に影響のありそうな項目に絞ると、より良い結果が出ると思っています。
下図は Quick build で学習させたもので予測した一部の結果です。
黄色の列が、予測した販売価格で、オレンジ色の列が、実際の販売価格に
なります。予測精度は ( 予測販売価格 / 実際販売価格 ) になります。
Id 1461 の案件は、実際の販売価格より、安く予測されています。
Id 1465 の案件は、実際の販売価格より、高く予測されています。
全体の平均を出すと、予測精度は96%に収束しています。
下図は Standard build で学習させたもので予測した一部の結果です。
黄色の列が、予測した販売価格で、オレンジ色の列が、実際の販売価格に
なります。
色々比較すると、Quick build よりは近い値を出していると思います。
全体の平均を出すと、予測精度は100.85%に収束しています。
自社の売上データ、在庫データを分析にかけて、未来の売上予測ができると、仕入計画や生産計画に使えるのではと思います。
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