Задать вопрос
@MasterCopipaster

Какой тип нейроной сети выбрать для прогнозирования цен на жилье (академическая задача)?

Здравсвуйте, у меня есть данный о посуточной аренды квартир, которые выгледят примерно так.
|==============================================
| area apartment | cost per day $ | season | AC
| 10             | 10             | Summer | 0 
| 15             | 18             | Winter | 0 
| 11             | 15             | Summer | 1 
| 25.5           | 45             | Spring | 0 
| 40             | 500            | Summer | 0

Данные между собой точно коррелируют т.к. сгенерированы математически для обучения.
Собственно что хочется от нейросети. Вводим площадь квартиры, сезон и наличие кондиционера.
И получить прогноз по ценам на этот сезон.
Вопрос: Какой тип/класс нейросети лутше всего подойдет для подобной задачи?

PS: Я знаю что это можно сделать обычным матаном, мая задача натаскать на это нейронку
  • Вопрос задан
  • 164 просмотра
Подписаться 1 Простой Комментировать
Решения вопроса 1
Maksim_64
@Maksim_64
Data Analyst
Я бы точно не использовал нейронку для такой задачи . Классические алгоритмы ML предпочтительнее. Ну если хочется именно нейронку то эту проблему можно классифицировать как regression problem. Какой то разницы между нейронками подходящими для решения задач регрессии не будет. гуглишь neural network for regression problem. и выбираешь. Например вот. Пример В примере используется нейросеть которая будет прогнозировать стоимость дома (похожа на твой). Плюс там не только код и ссылка имеется на google colab notebook, со всем кодом (python) так что изучай.
Ответ написан
Пригласить эксперта
Ответы на вопрос 1
mayton2019
@mayton2019
Bigdata Engineer
Тут надо сезон "разлохматить" на 4 входа. Обычно НС не работают с текстовым вводом. Поэтому
будет во входном слое 6 входов типа:
- area
- AC
- isSummer
- isWinter
- isSpring
- isAutumn

Всем сезонным факторам присваивается нолик на входе кроме текущего сезона.
Там можно дать единичку. Для признака кондиционера тоже можно брать 1.0 если он есть.

Дальше можно искать решение в виде например однослойной сети. Я-бы пошел от простого.

И данных нужно побольше. Чтоб хотя-бы была выборка учебная и контрольная.
Ответ написан
Ваш ответ на вопрос

Войдите, чтобы написать ответ

Похожие вопросы