Measurement Models For Sailboats Price vs. Features And Regional Areas

要約

この研究では、ヨットの技術仕様と価格の関係、および地域の価格設定の影響を調査しました。
長さ、ビーム、喫水、変位、帆の面積、喫水線などの特性を含むデータセットを利用して、複数の機械学習モデルを適用してヨットの価格を予測しました。
勾配降下モデルは優れたパフォーマンスを示し、MSE と MAE が最も低くなりました。
私たちの分析により、単胴船は一般に双胴船よりも手頃な価格であり、長さ、梁、排水量、帆の面積などの特定の仕様が価格の高さと直接相関していることが明らかになりました。
興味深いことに、ドラフトが低いほど、上場価格が高くなるという結果が得られました。
また、地域の価格決定要因を調査したところ、ヨットの平均価格は米国がトップで、次にヨーロッパ、香港、カリブ海諸国が続いていることがわかりました。
私たちの当初の仮説に反して、国の GDP はヨットの価格と直接の相関関係を示しませんでした。
50% 相互検証方法を利用することで、当社のモデルはテスト グループ全体で一貫した結果をもたらしました。
私たちの調査は、ヨットの価格設定について機械学習によって強化された視点を提供し、購入希望者が情報に基づいた意思決定を行えるように支援します。

要約(オリジナル)

In this study, we investigated the relationship between sailboat technical specifications and their prices, as well as regional pricing influences. Utilizing a dataset encompassing characteristics like length, beam, draft, displacement, sail area, and waterline, we applied multiple machine learning models to predict sailboat prices. The gradient descent model demonstrated superior performance, producing the lowest MSE and MAE. Our analysis revealed that monohulled boats are generally more affordable than catamarans, and that certain specifications such as length, beam, displacement, and sail area directly correlate with higher prices. Interestingly, lower draft was associated with higher listing prices. We also explored regional price determinants and found that the United States tops the list in average sailboat prices, followed by Europe, Hong Kong, and the Caribbean. Contrary to our initial hypothesis, a country’s GDP showed no direct correlation with sailboat prices. Utilizing a 50% cross-validation method, our models yielded consistent results across test groups. Our research offers a machine learning-enhanced perspective on sailboat pricing, aiding prospective buyers in making informed decisions.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google