서울시 부동산 데이터 보증금 회귀분석

네이버 부동산에서 크롤링해 가져온 서울시 부동산 데이터를 전처리 후 회귀분석을 통해 예측합니다.

칼럼설명

• Unnamed: 0 : 의미없는 칼럼
• id : 매물id

  한 매물당 하나의 id가 할당된다.

• lat : 위도
• lng : 경도
• gu : 구(행정지역정보)
• goodsType : 매물의 거래형태(아파트,빌라 등)
• payType : 판매의 거래형태(월세,매매 등)
• floor : 매물방의 층수
• floor_total : 매물이 있는 전체 건물의 층수
• contractArea : 계약면적
• realArea : 실제면적
• direction : 창문방향(남향,북향)
• tag : 매물마다 관련된 설명정보

  ex. 일조량 및 관리 잘 된 복층

• tagList : 매물마다 관련된 설명에서의 태그

  ex. ‘10년이내, 25년이내 건축, 복층’과 같이 인스타 해시테그 느낌

• deposit : 보증금
• monthlyPay : 월세

데이터 출처 : 네이버 부동산 크롤링 데이터

코드

해당 링크에 들어가 계산과정을 확인 가능합니다.

###Github Page Link

결과

R^2 Ridge score : 0.5299
R^2 Lasso score : 0.5299
MSE Ridge score : 0.4957
MSE Lasso score : 0.4956

결론

Ridge와 Lasso 규제는 거의 동일한 효과를 나타냈다
$R^2$ 값은 0.53이 나왔지만 MSE, MAE, RMSE가 아주 적은 값이 나왔다..!!
one-hot encoding쪽에서 다중공산성 분석으로 조금 다듬으면 더 높은 R2score값을 기대 가능합니다.