scikit-learn을 사용하여 부동산 가격 예측하기 : 1) target 설정 : 전국주택가격 지수

 

scikit-learn을 사용하여 부동산 가격 예측하기

1 ) target 설정 : 전국주택가격 지수

 

scikit-learn을 사용하여 부동산 가격 예측하기 실험을 연재해보겠습니다.

scikit-learn은 파이썬으로 구현된 기계학습 오픈소스 라이브러리로

보통 싸이킷 런이라 발음합니다.

다양한 기계 학습 알고리즘 동일한 함수로 사용할 수 있어서

알고리즘을 바꿔가면서 간단히 실험하기에 좋습니다.

scikit-learn에 대한 자세한 사용법은 다음 포스팅에 이어서 하겠습니다.

무엇보다 기계학습 실험을 하기 위해서는 실험 대상이 있어야 합니다.

향후 다양한 실험을 하면서 개별 매물 가격 등의 다양한 타겟들을 실험해보겠지만

이번 실험에서는 한국감정원의 전국주택가격 지수를 사용하려고 합니다.

 

전국주택가격지수는 한국감정원에서 매주 또는 월간으로

전국 아파트, 단독, 연립주택을 표본 조사해서 만든 하나의 수치로

주택 시장의 평균적인 가격변화를 측정하는 지표로 사용합니다.

자세한 내용은 아래 한국 감정원에서의

전국주택가격 지수 설명 링크를 참조할 수 있습니다.

 

한국 감정원 전국주택가격 지수 설명 링크

 

다른 주택가격지수들도 있지만 전국주택가격지수 데이터를 타겟으로 설정했던 이유는

시군구 단위의 가격지수를 제공한다는 점,

그리고 월간 데이터긴 하지만 아파트, 단독, 연립주택 지수를 주기 때문입니다.

 

 

 

전국주택가격지수 데이터는 공공데이터 포털에서 수집였고

아래 링크를 따라 가면 데이터 수집에 대한 자세한 설명을 확인할 수 있습니다.

 

데이터 제공 API: https://www.data.go.kr/dataset/15002287/openapi.do

 

그럼 다음 포스팅에서는 실험에 사용해볼 속성들에 대한 소개들을 해보겠습니다.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

댓글 (1)

댓글 남기기

이메일은 공개되지 않습니다. 필수 입력창은 * 로 표시되어 있습니다