Аңдатпа
Бұл жұмыста Алматы қаласының Әуезов және Бостандық аудандары бойынша жылжымайтын мүлік нарығы қарастырылды. Бұл нарық әлемдік экономиканың маңызды саласы екені белгілі. Қазақстанда тұрғын үй жылжымайтын мүлік нарығы көптеген ерекшеліктерімен сипатталатын жүз мыңдаған пәтерлерден тұратын күрделі құрылым болып табылады. Бұл ретте нарықтағы кез келген өзгерістер алыпсатарлыққа және жылжымайтын мүлік бағасының әдейі көтерілуіне себеп болуы мүмкін. Сондықтан пәтердің нақты құны қандай және қай жерде қымбаттырақ екенін түсіну маңызды. Зерттеу барысында машиналық оқыту әдістерін пайдалана отырып, жылжымайтын мүліктің құнын болжау моделін құру қарастырылды. Жұмыста машиналық оқытудың бірнеше алгоритмі: Linear Regression, Lasso, Ridge, Decision Tree Regression, Random Forest Regression, SVМ (Gaussian kernel) қолданылды, олардың жұмыс нәтижелері мен дәлдіктері көрсетілді. Түйiн сөздер: машиналық оқыту, жылжымайтын мүлік, мәліметтерді өңдеу, регрессиялық талдау, алгоритм. В данной работе был рассмотрен рынок недвижимости в Ауэзовском и Бостандыкском районах города Алматы. Известно, что этот рынок является важным сектором мировой экономики. Рынок жилой недвижимости Казахстана представляет собой сложную структуру, состоящую из сотен тысяч квартир, характеризующихся многими особенностями. В то же время любые изменения на рынке могут стать причиной спекуляций и преднамеренного повышения цен на недвижимость. Поэтому важно понимать, какова реальная стоимость квартиры и где она дороже. В ходе исследования было рассмотрено создание модели прогнозирования стоимости недвижимости с использованием методов машинного обучения. В работе использовались несколько алгоритмов машинного обучения: Linear Regression, Lasso, Ridge, Decision Tree Regression, Random Forest Regression, SVM (Gaussian kernel), показаны результаты их работы и точность. Ключевые слова: машинное обучение, недвижимость, обработка данных, регрессионный анализ, алгоритм. In this work, the real estate market in Auezov and Bostandyk districts of Almaty city was considered. It is known that this market is an important sector of the world economy. The residential real estate market in Kazakhstan is a complex structure consisting of hundreds of thousands of apartments characterized by many features. At the same time, any changes in the market can cause speculation and deliberate increase in real estate prices. Therefore, it is important to understand what the real cost of the apartment is and where it is more expensive. In the course of the study, the creation of a real estate value prediction model was considered using machine learning methods. Several algorithms of machine learning: Linear Regression, Lasso, Ridge, Decision Tree Regression, Random Forest Regression, SVM (Gaussian kernel) were used in the work, their work results and accuracy were shown. Keywords: machine learning, real estate, data processing, regression analysis, algorithm.