SUUMOのホームページから東京都23区を指定して家賃を予測するモデルを作成する。
【データの前準備】
1.必要なライブラリをインポートする。
SUUMOの東京都23区を指定したURLよりスクレイピングを実施してCSVに保存しデータ内容を確認する。
列名が数値のため、わかりやすくするために編集。
欠損値の確認を行う。（今回は無し）
不要な列の削除を行う。（URLの削除）
「築年数」の種類数確認と、文字列から数値への変換を行う。
同様に「建物階数」、「階数」、「家賃」、「面積」、「住所」、に対しても実施する。
「種別」、「間取り」はOnehotベクトル化を行い、ヘッダーの確認を行う。
【分析】
標準化を行い、5つのモデルを使用して以下３つの指標を出す。
MAE...平均絶対誤差 (MAE, Mean Absolute Error)
MSE...平均二乗誤差 (MSE, Mean Squared Error)
RMSE...二乗平均平方根誤差 (RMSE: Root Mean Squared Error)
結果を見ると、ランダムフォレストが一番精度が高いことが分かった。
