背景・課題
物件情報をもとに不動産価格を予測し、査定業務の効率化と精度向上を支援する機械学習モデルを構築。
作品紹介
約36万件の不動産データをもとに価格予測モデルを構築しました。特徴量設計や外部データ活用を行った結果、低価格帯で予測精度が低いことを発見。そこで価格帯ごとにモデルを分けるTwo-Stageモデルを考案し、予測誤差（MAPE）を18.5から16.5へ改善しました。
支援スタッフより
特徴量設計や欠損値処理、外部データ活用など、機械学習プロジェクトの一連の流れを実践できています。また、課題分析から改善策の立案・実装まで主体的に取り組み、予測精度向上につなげた点が印象的です。データ分析力だけでなく、課題解決力も感じられる成果物です。
