Machine Learning Bewertung II

Progetto di ricerca e sviluppo promosso da HSLU e FPRE. Impiego e commercializzazione esclusiva a parte di FPRE.
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Titolo del progetto

NISMO: Novel Interpretable Spatial Machine Learning for Hedonic Real Estate Modeling

Obiettivo della ricerca

L’obiettivo di questo progetto è sviluppare nuovi metodi di machine learning per la valutazione edonica di immobili. Gli algoritmi di machine learning più promettenti dovrebbero essere combinati con modelli statistici spaziali. Il nuovo metodo dovrà essere interpretabile e scalabile per grandi insiemi di dati e dovrà essere in grado di gestire le restrizioni supplementari provenienti dalla teoria economica.

Periodo

2022 – 2025

Partner della ricerca

SUP Lucerna (HSLU)

Pubblicazioni

Finanziamento

Innosuisse – Schweizerische Agentur für Innovationsförderung

FPRE