[2B1-GS-2] 機械学習：テキストマイニング

[2B1-GS-2-05] 車種グループ別モデル構築による中古自動車価格予測精度の改善

〇西山 佑典¹、Le Binh Thanh¹、段 裕之¹、林 雄太郎¹、松下 旦²、岩崎 敦³ (1. 株式会社オークネット、2. 東京大学、3. 電気通信大学)

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キーワード：機械学習、中古自動車、価格予測

株式会社オークネットは、日本全国の中古車販売店向けに、機械学習を活用して将来のオークション落札価格を予測する中古車査定支援サービスを提供している。同サービスにおいては、機械学習を利用した価格予測を行っている。
先行研究では、データセット全体に対する予測精度の向上を実現したものの、特定の車種については予測精度が低いままであるという問題が浮上した。
この問題に対処するため、本研究では、データセットを３つの車種グループに分類し、各グループごとに個別のモデルを構築する新しいアプローチを導入する。
従来のモデルと比較すると、新しいモデルでは、分割されたデータセットが比較的大きい場合に予測精度が向上した。