머신러닝을 이용한 부동산 지수 예측 모델 비교

Abstract

서울의 부동산 가격은 다양한 정책에도 불안정한 추세를 보여 관련 대책 수립을 위한 가격 예측은 중요한 연구주제가 되었으며 최근에는 다양한 머신러닝 기법이 도입되어 비교 연구의 필요성이 제기된다. 이에 부동산 지수별 최적 머신러닝 예측 모델 선별과 예측력의 비교연구를 진행하기 위해 4가지의 부동산 지수와 3가지의 머신러닝 모델 RF, XGB, LSTM을 활용하였다. 연구결과 LSTM모델이 높은 예측 정확도를 보였고 RF, XGB, LSTM 모델 모두 선형적이며 작은 등락을 가지는 전세가격지수 데이터에서 예측력이 높았다. 이를 통해 부동산 지수의 예측은 부동산 지수의 주기특성과 데이터 형상에 따라 머신러닝 모델별 예측 정확도의 차이를 가지는 사실을 알 수 있다.