표제지
국문초록
목차
제1장 서론 10
1. 연구의 필요성 10
1.1. 연구의 필요성 10
1.2. 연구배경 10
2. 선행연구고찰 11
2.1. 기계학습 11
2.2. 기계학습을 통한 전국 주택 매매가 가격 변동 예측 15
제2장 본론 17
1. 연구의 목적 17
2. 연구의 설계 17
2.1. 연구의 방법 17
3. 원본 데이터셋 18
4. 전처리 과정 18
4.1. 데이터 시각화 22
5. 소요기간 예측을 위한 기계학습 모델 생성 28
5.1. 선형회귀 모델 사용 29
5.2. 교차검증(cross validation) 사용 30
5.3. 서포트 벡터 머신 사용 31
5.4. 예측 범위가 넓어진 선형회귀 기법 32
5.5. 예측 범위가 넓어진 서포트 벡터 머신 33
5.6. 예측 범위가 넓어진 랜덤포레스트 34
제3장 결론 35
참고문헌 36
ABSTRACT 37
〈그림1.1〉 서포트 벡터 머신 모형 14
〈그림1.2〉 422개 데이터의 총 주택 전세가격지수(타겟 데이터) 시각화 그래프 15
〈그림2.1〉 삭제된 데이터와 사용된 데이터의 비율 20
〈그림2.2〉 용량에 따른 소요기한 22
〈그림2.3〉 주문량에 따른 소요기한 23
〈그림2.4〉 주문량 별 소요기한 및 계약 기간 24
〈그림2.5〉 납기일 납품 성공 및 실패 비율(전체) 26
〈그림2.6〉 납기일 납품 성공 및 실패 비율(주문량별) 27
〈그림2.7〉 선형회귀 모델 사용 29
〈그림2.8〉 교차검증 사용 30
〈그림2.9〉 서포트 백터 머신 사용 31
〈그림2.10〉 예측 범위가 넓어진 선형회귀 기법 32
〈그림2.11〉 예측 범위가 넓어진 서포트 벡터 머신 33
〈그림2.12〉 예측 범위가 넓어진 랜덤포레스트 34