Predicción del precio de la vivienda
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El objetivo de este trabajo es evaluar el rendimiento del análisis relacional gris en la predicción del precio de la vivienda para el mercado inmobiliario de Taiwán. También se aplicó un enfoque basado en instancias que utilizó el clasificador k-próximo para comparar el rendimiento. El análisis relacional gris se modificó para calcular la síntesis ponderada de las diez instancias más coincidentes mediante varias estrategias de ponderación. Los resultados experimentales de este trabajo concluyeron que el análisis relacional gris superó al enfoque basado en instancias en términos ...
El objetivo de este trabajo es evaluar el rendimiento del análisis relacional gris en la predicción del precio de la vivienda para el mercado inmobiliario de Taiwán. También se aplicó un enfoque basado en instancias que utilizó el clasificador k-próximo para comparar el rendimiento. El análisis relacional gris se modificó para calcular la síntesis ponderada de las diez instancias más coincidentes mediante varias estrategias de ponderación. Los resultados experimentales de este trabajo concluyeron que el análisis relacional gris superó al enfoque basado en instancias en términos de error absoluto medio, error cuadrático medio y error absoluto relativo. Además, la estrategia de síntesis con ponderaciones descendentes se comportó mejor que las ponderaciones promedio durante el proceso de integración de las instancias coincidentes. El resultado también sugiere que el rendimiento disminuye ligeramente si las diez primeras instancias de coincidencia se reducen a cinco instancias. El análisis relacional gris integrado con el modelo de síntesis ponderada puede ayudar tanto a los compradores como a los propietarios a identificar oportunidades y a estimar los riesgos potenciales en un mercado inmobiliario en declive.
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