Лет 6-8 назад тоже увлекался нейронными сетями для оценки недвижимости и прогнозирования её стоимости на примере г. Барнаула, там модель нейроимитатора сложнее была, т.е. отдельно рассматривались нейронные сети по типу недвижимости, площади, этажу, типу стен, расположению в городе, которые и давали итоговую оценку для новых объектов
Скажу одно, стоимость недвижимости всегда зависит в основном от площади, поэтому целесообразно сначала разбить выборку на кластеры по площади (студии, 1-комнатные, 2-комнатные и т.д.), а потом уже работать с нейронными сетями в каждом кластере
Ну и вообще там уравнение линейной регрессии по площади будет примерно на 90% обеспечивать достоверный расчет, возможно, нет смысла с нейронными сетями вообще возиться
Лет 6-8 назад тоже увлекался нейронными сетями для оценки недвижимости и прогнозирования её стоимости на примере г. Барнаула, там модель нейроимитатора сложнее была, т.е. отдельно рассматривались нейронные сети по типу недвижимости, площади, этажу, типу стен, расположению в городе, которые и давали итоговую оценку для новых объектов
Скажу одно, стоимость недвижимости всегда зависит в основном от площади, поэтому целесообразно сначала разбить выборку на кластеры по площади (студии, 1-комнатные, 2-комнатные и т.д.), а потом уже работать с нейронными сетями в каждом кластере
Ну и вообще там уравнение линейной регрессии по площади будет примерно на 90% обеспечивать достоверный расчет, возможно, нет смысла с нейронными сетями вообще возиться
Даже пару скринов нашел...