KAWABATA APPRAISAL

国土地理院の「 CNNによる地物抽出用教師データセット 」（ 地図作成のための機械学習用データセット（ＧＳＩデータセット） ( gsi.go.jp ) ）を使って、自作の地物抽出用セマンティック・セグメンテーション・モデルを作ってみました。...

東京都地価公示価格を訓練用データに、地理空間情報の技術を使って説明変数を丁寧に作りこみ、lightGBM回帰でモデルを構築しクロスバリデーションで検証したところ、 決定係数R2 : 0.94285 平均平方二乗誤差RMSE : 0.1866 平均絶対誤差MAE :...

令和5年の東京都の地価公示（島しょ部を除く）の結果を使って、地理空間加重回帰分析を試してみます。説明変数は公示のデータに含まれている面積、道路幅員、駅との距離の3つを採用し、目的変数はもちろん公示価格（対数化した価格）。 東京都の公示地はと全域にみっちり分布しております。...