Гуськова, Віра ГеннадіївнаПижук, Анастасія Олександрівна2025-09-232025-09-232025Пижук, А. О. Застосування методів та підходів інтелектуального аналізу даних для прогнозування цін на житло : дипломна робота … бакалавра : 124 Системний аналіз / Пижук Анастасія Олександрівна. – Київ, 2025. – 98 с.https://ela.kpi.ua/handle/123456789/76250Дипломна робота: 98 с., 30 рис., 8 табл., 2 додатки, 32 джерела. Об’єкт дослідження – вартість житла, на яку впливають багато характеристик. Предмет дослідження – методи машинного навчання для прогнозування вартості житла на основі різних характеристик, визначення найвпливовіших ознак. Мета дослідження – розглянути існуючі методи та моделі для прогнозування вартості житла, розробити модель прогнозування вартості житла з використанням різних алгоритмів машинного навчання, провести порівняння якості, визначити характеристики, що найбільше впливають на формування вартості житла. За результатами виконаних досліджень було узагальнено теоретичні відомості про сучасні підходи до прогнозування вартості житла. Серед них обрано та порівняно 4 алгоритми (лінійна регресія, дерево рішень, випадковий ліс, градієнтний бустинг), на основі яких програмно реалізована власна модель прогнозування вартості житла та обрано найвпливовіші фактори формування ціни. Модель показала високу точність на тестовій вибірці та відповідно ефективність застосування методів інтелектуального аналізу даних у прогнозуванні вартості житла. Програмна реалізація була розроблена на мові програмування Python.98 с.ukжитлова нерухомістьпрогнозуванняінтелектуальний аналіз данихмашинне навчаннялінійна регресіядерево рішеньвипадковий лісградієнтний бустингresidential real estateforecastingdata miningmachine learninglinear regressiondecision treerandom forestgradient boostingBachelor Thesis