Eine neuartige Entscheidungsfusionsanalyse zur Vorhersage von Verkaufspreisen unter Verwendung von Elastic Net und MOPSO

Concetti Chiave

Eine neuartige Entscheidungsfusionsmethode wird vorgestellt, um informative Variablen für die Preisprognose auszuwählen, indem zwei konkurrierende Zielfunktionen zur Verbesserung der verwendeten Variablen und zur Reduzierung der Fehlerrate gleichzeitig optimiert werden.

Sintesi

Die Studie führt einen neuartigen Entscheidungsfusionsansatz ein, um informative Variablen für die Preisprognose auszuwählen. Dazu werden zwei konkurrierende Zielfunktionen definiert, um die verwendeten Variablen zu verbessern und den Fehlergrad gleichzeitig zu reduzieren. Um Pareto-optimale Lösungen zu erzeugen, wird ein Elastic Net-Ansatz verwendet, um nicht relevante und redundante Variablen zu eliminieren, um die Genauigkeit zu erhöhen. Anschließend wird eine neuartige Methode zum Kombinieren von Lösungen und zum Sicherstellen eines optimalen Merkmalssatzes vorgeschlagen. Zwei verschiedene Realdatensätze zur Preisvorhersage validieren die Leistungsfähigkeit des vorgeschlagenen Modells.

Statistiche

Die Verwendung von mindestens 15 unabhängigen Merkmalen (Pareto-Satz 5) bis zu 40 unabhängigen Merkmalen (Pareto-Satz 8) kann den Verkaufspreis von Häusern genau vorhersagen.
Mindestens 80% der Variabilität des Verkaufspreises als Zielgröße können durch die ausgewählten Merkmale erklärt werden.

Citazioni

"Eine neuartige Entscheidungsfusionsmethode wird vorgestellt, um informative Variablen für die Preisprognose auszuwählen, indem zwei konkurrierende Zielfunktionen zur Verbesserung der verwendeten Variablen und zur Reduzierung der Fehlerrate gleichzeitig optimiert werden."
"Um Pareto-optimale Lösungen zu erzeugen, wird ein Elastic Net-Ansatz verwendet, um nicht relevante und redundante Variablen zu eliminieren, um die Genauigkeit zu erhöhen."
"Anschließend wird eine neuartige Methode zum Kombinieren von Lösungen und zum Sicherstellen eines optimalen Merkmalssatzes vorgeschlagen."

Approfondimenti chiave tratti da

A novel decision fusion approach for sale price prediction using Elastic Net and MOPSO

by Amir Eshaghi... alle arxiv.org 04-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.20033.pdf

Domande più approfondite

Wie könnte der vorgeschlagene Ansatz auf andere Regressionsanwendungen wie Zeitreihenvorhersage oder Portfoliooptimierung erweitert werden

Der vorgeschlagene Ansatz könnte auf andere Regressionsanwendungen wie Zeitreihenvorhersage oder Portfoliooptimierung erweitert werden, indem die Merkmalsauswahlmethode an die spezifischen Anforderungen dieser Anwendungen angepasst wird. Bei der Zeitreihenvorhersage könnten beispielsweise zeitbezogene Merkmale wie Lagewerte oder Trendinformationen in den Auswahlprozess einbezogen werden. Für die Portfoliooptimierung könnten Finanzindikatoren oder Risikokennzahlen als zusätzliche Merkmale betrachtet werden. Darüber hinaus könnte die Modellierung von Abhängigkeiten zwischen verschiedenen Zeitreihen oder Finanzinstrumenten in den Auswahlprozess integriert werden, um die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

Welche Auswirkungen hätte eine Erweiterung des Ansatzes auf die Berücksichtigung von nichtlinearen Beziehungen zwischen Merkmalen und Zielgröße

Eine Erweiterung des Ansatzes zur Berücksichtigung von nichtlinearen Beziehungen zwischen Merkmalen und der Zielgröße könnte durch die Integration von nichtparametrischen Regressionsmethoden oder Kernel-basierten Ansätzen erfolgen. Anstelle von linearen Regressionsmodellen könnten Modelle wie Support Vector Regression (SVR) oder Random Forest Regression verwendet werden, um nichtlineare Beziehungen zu modellieren. Darüber hinaus könnten Polynommerkmale oder Interaktionsmerkmale in den Auswahlprozess einbezogen werden, um nichtlineare Effekte zu erfassen und die Vorhersagegenauigkeit zu verbessern.

Wie könnte der Ansatz angepasst werden, um auch kategoriale Merkmale effektiv in den Auswahlprozess einzubeziehen

Um auch kategoriale Merkmale effektiv in den Auswahlprozess einzubeziehen, könnte der Ansatz durch die Anwendung von One-Hot-Encoding oder anderen Kodierungstechniken erweitert werden, um kategoriale Merkmale in numerische Variablen umzuwandeln. Darüber hinaus könnten spezielle Merkmalsauswahlalgorithmen wie Recursive Feature Elimination (RFE) oder Boruta verwendet werden, um die Bedeutung kategorialer Merkmale für die Vorhersage zu bewerten. Durch die Integration von kategorialen Merkmalen in den Auswahlprozess kann die Modellleistung verbessert und die Relevanz verschiedener Merkmalsarten für die Vorhersage genauer bewertet werden.