回帰分析と機械学習で中央線の高コスパ物件を探す（コスパ高物件導出）
前回は、家賃予測モデルの生成を行いました。
今回は、Random Forestで生成した家賃予測モデルを使って、コスパ高物件を見つけます。
予測された家賃より実際の家賃が安いほうが、コスパが高いとします。
結果
1位〜5位を掲載します。
最もコスパが高い物件は、三鷹駅の物件で予測家賃より実際の家賃が65,626円も安くなりました。
その物件が以下のものです。
三鷹の2LDKの家賃相場が約16万(2017/12/4ホームズ調べ)の中では、かなりお買い得なのではないでしょうか。
これで終わりです。
これからも、色々なデータを扱って遊んでみたいと思います。
