| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Datorsistēmas |
| Nosaukums |
Mašīnmācīšanās algoritmu lietojums nekustamā īpašuma tirgus cenu prognozēšanai |
| Nosaukums angļu valodā |
Using Machine Learning Algorithms for Real Estate Price Prediction |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Alla Anohina-Naumeca |
| Recenzents |
Sabina Kataļņikova |
| Anotācija |
Bakalaura darba mērķis ir izvērtēt mašīnmācīšanās algoritmu darbību nekustamā īpašuma tirgus cenu prognozēšanā. Darba ietvaros izpētīti nekustamā īpašuma tirgus cenu ietekmējošie faktori, kas var tikt izmantoti kā papildus parametri prognozēšanas uzdevumam. Tāpat sniegts apkopojums par citos pētījumos izmantotajiem risinājumiem un iegūtajiem rezultātiem, kā arī aprakstīti vairāki problēmai piemēroti mašīnmācīšanās algoritmi, to darbības principi un matemātiskais pamats.
Darba praktiskajā daļā izstrādāti 5 mašīnmācīšanās modeļi mājokļu cenu indeksa prognozēšanai, kā papildus parametrus iekļaujot bezdarba līmeni un iekšzemes kopproduktu. Modeļu apmācībā tika izmantoti dati par ceturkšņu rādītājiem periodā no 2006. līdz 2019. gadam, bet pārbaudē par turpmākajiem 3 gadiem. Noslēgumā tika veikts modeļu snieguma salīdzinājums, kur augstāko precizitāti uzrādīja atbalsta vektora regresija, vidējai absolūtai procentuālai kļūdai esot 1.75%.
Darba pamattekstā ir 50 lappuses, 23 attēli, 13 tabulas, 1 pielikums un 56 izmantotie literatūras avoti. |
| Atslēgas vārdi |
mašīnmācīšanās, laikrindu prognozēšana, nekustamais īpašums |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
machine learning, time series forecasting, real estate |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2022 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
30.05.2022 23:26:56 |
