0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?

More than 3 years have passed since last update.

R shiny でReal estate valuation の価格予測アプリの作成

Last updated at Posted at 2021-03-03

はじめに

こちらの記事で基礎分析を行い、こちらの記事で重回帰分析を行った、UCI 機械学習リポジトリのReal estate valuationデータについて住宅価格を予測する web アプリケーションの作成を shiny で行った。

重回帰分析結果表示のための関数化

重回帰分析の詳細についてはこちらの記事を参照。その結果を用いて、新たな入力値から住宅価格を予測する関数、lm_predic を定義する。それと同時に日付の計算をするcalc_yearも定義する。

helpers.R
library(openxlsx)
df <- read.xlsx("./data/Real_estate_valuation_data_set.xlsx")

coln <- colnames(df)
colnames(df) <- c("No","X1","X2","X3","X4","X5","X6","Y")

library(rsample)
set.seed(1234)
df_split <- initial_split(df, prop = 0.8)
df_train <- training(df_split)
df_test <- testing(df_split)

df_train.lm <- lm(Y~X1+X2+X3+X4+X5+X6, df_train)
#summary(df_train.lm)

lm_predict <- function(x) {
  df_new <- as.data.frame(t(c(0, x, 0)))
  colnames(df_new) <- c("No","X1","X2","X3","X4","X5","X6","Y")
  res <- predict(df_train.lm, newdata = df_new)
  return(res)
}

#######################################
library(chron)

calc_year <- function(date_str) {
  dts <- dates(as.character(date_str), format = "y-m-d")
  mdy <- month.day.year(dts)
  date_str0 <- paste(mdy$year-1, "/12/31", sep = "")
  dts0 <- dates(date_str0, format = "y/m/d")
  if (leap.year(dts)) {
    days <- 366
  } else {
    days <- 365
  }
  res <- mdy$year + (as.integer(dts - dts0))/days
  return(res)
}

Webアプリケーション

日付入力と数値入力のボックスを使って変数の条件を取得する。取得した数値を表示し、前節の関数をつかって住宅価格を予測し表示する。文字表示のみなので、textOutputが並んでいるだけである。

app.R
# Load packages ----
library(shiny)
library(chron)

# Source helpers ----
source("helpers.R")

# User interface ----
ui <- fluidPage(
  titlePanel("Predict house price"),
  
  sidebarLayout(
    sidebarPanel(
      dateInput("date", 
                label = "Transaction Date", 
                value = "2013-07-01"),
      
      numericInput("X2", 
                   label = "House age", 
                   value = 13.3),
      
      numericInput("X3", 
                   label = "Distance to the nearest MRT station", 
                   value = 561.9845),
      
      numericInput("X4", 
                   label = "Number of convenience stores", 
                   value = 5),
      
      numericInput("X5", 
                   label = "Latitude", 
                   value = 24.98746),
      
      numericInput("X6", 
                   label = "Longitude", 
                   value = 121.5439)
    ),
    
    mainPanel(
      textOutput("output_X1"),
      textOutput("output_X2"),
      textOutput("output_X3"),
      textOutput("output_X4"),
      textOutput("output_X5"),
      textOutput("output_X6"),
      br(),
      textOutput("output_Y")
    )
  )
)

# Server logic
server <- function(input, output) {
  
  output$output_X1 <- renderText({
    X1 <- calc_year(as.character(input$date))
    paste("X1.transaction.date:", X1)
  })
  
  output$output_X2 <- renderText({
    paste("X2.house.age:", input$X2)
  })
  
  output$output_X3 <- renderText({
    paste("X3.distance.to.the.nearest.MRT.station:", input$X3)
  })
  
  output$output_X4 <- renderText({
    paste("X4.number.of.convenience.stores:", input$X4)
  })
  
  output$output_X5 <- renderText({
    paste("X5.latitude:", input$X5)
  })
  
  output$output_X6 <- renderText({
    paste("X6.longitude:", input$X6)
  })
  
  output$output_Y <- renderText({
    X1 <- calc_year(as.character(input$date))
    X <- c(X1, input$X2, input$X3, input$X4, input$X5, input$X6)
    Y <- lm_predict(X)
    paste("Y.house.price.of.unit.area", Y)
  })
  
}

# Run the app
shinyApp(ui, server)

これを実行してみる。以上のコードを入れた shiny_app というフォルダを作り、以下をコンソールから実行する。値を入力すると、住宅価格が変わるのが分かる。

> runApp("shiny_app")

Listening on http://127.0.0.1:3875

shiny_app.png

おわりに

まずは簡単な例として数値を入力し返すだけのwebアプリケーションを作成した。次はもう少し複雑なモノ(例:基礎分析を自動で行う、タブごとにプロットと結果を返す等)も作ってみたいと思う。

0
0
0

Register as a new user and use Qiita more conveniently

  1. You get articles that match your needs
  2. You can efficiently read back useful information
  3. You can use dark theme
What you can do with signing up
0
0

Delete article

Deleted articles cannot be recovered.

Draft of this article would be also deleted.

Are you sure you want to delete this article?