XÂY DỰNG THUẬT TOÁN HIỆU QUẢ CHO ĐỊNH GIÁ BẤT ĐỘNG SẢN QUẬN LONG BIÊN VÀ TỈNH MONTREAL

Tóm tắt

     Phương pháp LASSO (Hastie et al., 2015) chỉnh hóa các hệ số hồi quy tuyến tính bằng cách thêm vào tiêu chuẩn bình phương tối tiểu một đại lượng phạt chuẩn ℓ₁ . Gần đây, phương pháp này được sử dụng phổ biến để giải quyết các bài toán hồi quy số chiều cao trong các lĩnh vực thống kê, khai phá, học máy cho dữ liệu lớn. Trong bài báo này chúng tôi áp dụng phương pháp LASSO để chỉnh hóa các hệ số hồi quy phi tuyến cho bài toán định giá bất động sản. Định giá bất động sản thường chỉ dựa vào khoảng vài chục thuộc tính và rõ ràng mối liên hệ giữa giá bất động sản và các thuộc tính này không phải tuyến tính (Król, 2015), nên chúng tôi phải sử dụng mô hình phi tuyến. Khi đó số hệ số cần xác định trong mô hình này thường rất lớn, vì vậy chúng tôi áp dụng phương pháp LASSO để chỉnh hóa các hệ số này. Tuy nhiên phương pháp LASSO áp dụng như trên lại thường khá nhạy với tham

số chỉnh hóa. Do đó chúng tôi đề xuất thuật toán kết tập hồi quy phi tuyến LASSO để cộng hưởng các hàm hồi quy LASSO yếu thành hàm hồi quy mạnh, có phương sai nhỏ hơn. Thuật toán này đã được đánh giá trên các tập dữ liệu giá bất động sản thu thập tại tỉnh Montreal, Canada (Noseworthy, 2014) và quận Long Biên, Hà Nội và cho kết quả chính xác hơn các thuật toán mới nhất đã được đưa ra.