Návrh a implementace prediktivních modelů pro predikci výše realizované prodejní ceny realizované výše pronájmů rezidenčních nemovitostí na území České republiky

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61384399%3A31140%2F19%3A00054784" target="_blank" >RIV/61384399:31140/19:00054784 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Návrh a implementace prediktivních modelů pro predikci výše realizované prodejní ceny realizované výše pronájmů rezidenčních nemovitostí na území České republiky

Popis výsledku v původním jazyce

1) Prvotní analýza dodaných dat 2) navržená metoda predikce (předpokládáme vhodné kombinace regresních modelů a přístupů strojového učení), 3) navržená vhodná metoda testování prediktivních 3) navržená vhodná metoda testování prediktivních schopností modelu a kvality modelu (přesnost predikcí, robustnost v čase), 4) navržená vhodná metoda práce s odlehlými pozorováními, 5) zhodnocení metody zahrnutí sezonních výkyvů do predikcí, 6) softwarový nástroj (skript) naprogramovaný ve freewarovém statistickém software R (https://www.r-project.org/) pro kalibraci modelu na základě předem dohodnutého formátu datového vstupu. Uživatelské prostředí není potřebné, 7) softwarový nástroj (skript) na predikci ve freewarovém statistickém software R, Skripty budou obsahovat implementační komentáře, aby mohly být převzaty zaškolenými zaměstnanci objednatele. Dále bude předán uživatelský manuál. Uživatelské prostředí není potřebné, 8) návrh dalšího postupu v rozvoji a zpřesňování predikčních schopností modelu.

Název v anglickém jazyce

Design and implementation of predictive models for predicting the amount of the realized sale price and the realized rent of residential property in the Czech

Popis výsledku anglicky

1) Initial analysis of delivered data 2) proposed method of prediction (regression models and/or machine learning approaches), 3) proposed suitable method of testing model predictive capabilities and model quality (accuracy of predictions, robustness over time), 4) proposed suitable method of work with extreme observations, 5) evaluation of the method of including seasonal fluctuations in the forecasts, 6) a software tool (script) programmed in statistical freeware R (https://www.r-project.org/) to calibrate the model based on a pre-agreed data input format. The user interface is not needed, 7) software tool (script) for prediction in statistical freeware R, 8) The scripts will contain implementation comments so that they can be taken over by trained employees of the Client.

Druh

V_souhrn - Souhrnná výzkumná zpráva

CEP obor

—

OECD FORD obor

10201 - Computer sciences, information science, bioinformathics (hardware development to be 2.2, social aspect to be 5.8)

Projekt

—

Návaznosti

N - Vyzkumna aktivita podporovana z neverejnych zdroju

Rok uplatnění

2019

Kód důvěrnosti údajů

C - Předmět řešení projektu podléhá obchodnímu tajemství (§ 504 Občanského zákoníku), ale název projektu, cíle projektu a u ukončeného nebo zastaveného projektu zhodnocení výsledku řešení projektu (údaje P03, P04, P15, P19, P29, PN8) dodané do CEP, jsou upraveny tak, aby byly zveřejnitelné.

Počet stran výsledku

43

Místo vydání

Praha

Název nakladatele resp. objednatele

Pricetown, s. r. o

Verze

—