| 大会名称 |
| 2020年 総合大会 |
| 大会コ－ド |
| 2020G |
| 開催年 |
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2020
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| 発行日 |
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2020-03-03
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| セッション番号 |
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D-4
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| セッション名 |
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データ工学
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| 講演日 |
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2020/3/17
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| 講演場所(会議室等) |
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総合科学部 K棟２F K206講義室
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| 講演番号 |
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D-4-3
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| タイトル |
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中古車の特徴量が落札価格へ及ぼす影響分析
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| 著者名 |
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◎工藤大輝, 山下梨瑳, 黛 広樹, 福西亮介, 鈴木智也,
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| キーワード |
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データサイエンス, ビジネスインテリジェンス, 機械学習
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| 抄録 |
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中古車は新車と異なり，走行距離や年式など売買価格に影響する特徴量が完全に一致するサンプルが存在しないため，統計的に妥当な価格を推定することが非常に困難である．そのためオートオークションでの落札価格は過去の落札実績や中古車の状態，現在の相場などを考慮しつつ主に人間の経験によって決定されている．特に，走行距離や年式といった落札価格を形成する特徴量の影響度は価格決定の根拠となるため重要であるが，定量的な評価は十分になされていない．そこで本研究では，オートオークションにおける中古車データについてRandom Forest や重回帰式により関係性を機械学習し，学習後のモデル係数によって中古車の各特徴量が落札価格に与える影響度を調査する．
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