python - 创建给定位置的房地产价格指数

Question

我有一个数据集，其中包含过去几年某个城市的房地产销售数据。我正在尝试创建一个价格指数，但很难在代码中找到任何示例，甚至在其他领域应用相同的算法。据我了解，主要使用的算法是 RSR、Case-Shiller 和特征回归。也许还有其他方法？但同样，我在网上找不到任何可用的东西，到目前为止我所看到的所有机器学习工作都是为了估计单个属性的值(value)。如果有人能提出一些有用的建议，我将不胜感激。

此外，我还应该考虑哪些其他因素以及采用哪些方法？

Answer 1

关于这个非常有趣的问题的一些想法:

1. 我不太明白您如何或为何使用机器学习来实现此目的。您并不是试图预测或寻找模式，而是将高度复杂的数据集简化为单个数字，并且随着时间的推移保持可比性。

2. 如前所述，您要研究的现实非常复杂，有很多很多事情需要考虑。

例如，长期指数可能面临以下问题:几十年内，平均房屋面积可能会发生很大变化。这可能会插入价格上涨或下跌，但它是由房屋属性的变化产生的，而不是由市场给出的估值产生的。价格会上涨，因为房子会更好，你的指数应该考虑到这一点。

指数的构建将迫使您做出可能使指数向某个方向倾斜的决定。这个问题几乎没有一个最佳解决方案，并且不同的解决方案会以不同的方式处理类似我在上一点中解释的情况。

最后，我建议您阅读一些内容。拥有价格指数的机构通常会发布他们的方法论，你可以从中学到很多东西。我建议this由欧盟统计局。 This西类牙国家统计局的一份报告非常好且简洁，但是西类牙语的。

顺便说一句，您可能可以在CrossValidated中找到这个问题的更好答案。 .