DỰ ĐOÁN GIÁ NHÀ BẰNG MÔ HÌNH MÁY HỌC

Abstract

Nhà ở là một trong những nhu cầu cơ bản của xã hội loài người. Môi trường xung quanh tốt và yên bình, nơi mọi người cảm thấy thoải mái được gọi là nhà ở. Do đó, để có một cuộc sống tốt đẹp và hạnh phúc, mọi người cần phải lựa chọn một mô hình nhà tốt. Đề tài này tập trung vào việc dự đoán chính xác giá nhà bằng cách sử dụng các thuật toán học máy. Mô hình này giúp mọi người lựa chọn ngôi nhà phù hợp với nơi ở của họ. Tham số chính mà mọi người tìm kiếm sẽ là khu vực xung quanh, loại nhà, giá cả, vị trí và một số tiện nghi khác. Tất cả các yếu tố này được xem xét để tìm ra ngôi nhà cần thiết để sinh sống. Vì mọi người rất quan tâm đến ngân sách của mình khi mua nhà, nên việc dự đoán giá nhà phải rất chính xác. Nó cũng giúp mọi người lựa chọn nhà dựa trên ngân sách của họ, điều này không ảnh hưởng đến tình hình tài chính của họ trong tương lai. Kết quả chính của mô hình này là dự đoán chính xác giá nhà theo yêu cầu của người dùng. Nghiên cứu này đã cố gắng triển khai nhiều thuật toán học máy khác nhau như thuật toán Linear Regression, Multi-Layer Perceptron, XGBoost và Random Forest. Cuối cùng, thuật toán tạo ra độ chính xác cao sẽ được xem xét để dự đoán giá nhà.