今回は、不動産賃貸物件の賃料予測シリーズの最終回です。
(分析のソースコードは最後に一括掲載します)
データクレンジングした千葉県の賃貸物件情報データセットを使って、予測に入っていきます。
その前に、データクレンジングについて補足があります。
スクレイピングの段階で物件の住所が抜け落ちていることに気づきましたので、後から付け足しました。
市ごとにデータを抽出していたため追加は問題なかったのですが、コードを参照される方はご注意ください。
毎度のことながら、こちらが参考記事です。
www.analyze-world.com
基礎分析
実は今回の記事は下の記事の続編でして、全体の外観は既に見ていました。
前回と今回の違いは、物件の構造や駐車場有無など新たに変数を追加した点です。
（スクレイピングにすごく時間がかかりました）
なお、今回も市別物件数等の基礎統計は出していますが、大きな違いはないため重複する内容は前回に譲ります。
https://blog.hatena.ne.jp/d_s/d-s.hatenablog.com/edit?entry=10257846132614731711
では、最初に今回使うデータセットを載せておきます。
df(38906,19)
> str(df)
'data.frame': 38906 obs. of 19 variables:
$ name : Factor w/ 26511 levels "#NAME?","（仮）Ｄ－ｒｏｏｍ千葉寺",..: 17354 2060 24672 6816 24832 12633 12634 23640 3630 3631 ...
$ city : Factor w/ 10 levels "浦安市","鎌ヶ谷市",..: 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 ...
$ shikikin : int 38000 0 40000 0 0 38000 39000 0 0 0 ...
$ reikin : int 38000 0 0 0 0 38000 39000 45000 0 0 ...
$ hoshoukin : int 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ...
$ layout : Factor w/ 8 levels "1DK","1K","1LDK",..: 2 1 1 3 8 2 2 8 3 3 ...
$ area : num 21.1 34.3 33.1 42 34.3 ...
$ direction : Factor w/ 9 levels "-","西","東",..: 3 3 8 5 3 6 6 4 5 2 ...
$ type : Factor w/ 5 levels "アパート","その他",..: 4 4 5 4 4 1 1 1 4 4 ...
$ age : int 89 52 48 46 52 22 22 44 48 48 ...
$ rout1 : Factor w/ 21 levels "ＪＲ外房線","ＪＲ京葉線",..: 4 4 4 15 4 4 4 4 7 1 ...
$ station : Factor w/ 159 levels "おゆみ野","くぬぎ山",..: 8 8 89 50 8 8 8 8 100 100 ...
$ distance : int 72 25 100 25 28 80 52 28 68 68 ...
$ construction: Factor w/ 10 levels "その他","プレコン",..: 7 6 10 6 6 10 10 7 7 7 ...
$ floor : Factor w/ 25 levels "1","1-2","1-3",..: 16 12 1 20 12 1 12 12 12 16 ...
$ height : int 4 4 1 5 4 2 2 2 4 4 ...
$ car.dum : Factor w/ 4 levels "近隣","付無料",..: 3 1 2 4 4 3 4 4 4 4 ...
$ free_rent : int 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 ...
$ monthly_cost: int 38000 53000 40000 27000 50000 40000 41000 45000 49000 54000 ...
はじめに、家賃と相関が高い変数を見ておきます。
家賃との相関係数が絶対値で0.5超のものを抽出してあります。
monthly_cost：家賃、area：専有面積、age:築年ですが、家賃と専有面積の相関が1番高そうです。
感覚的にもそうだろうなと思いますよね。予測の際に重要になりそうな変数です。
次は、建物構造をスクレイピングしてきているので家賃との対応を見ておきます。
やはり木造が・・・という結果になりました。
自分もアパート暮らしを経験したことがありますが、物件の構造は気にしていました。
鉄筋だの鉄骨だの細かくこだわっていませんでしたが、木造だけは「音が気になる」という先入観を持っていたので、当時選択肢にすら入れていなかったのを覚えています。
以下、変数ごとにヒストグラムを描いて分布を確認して、データが寄っていたら対数変換して正規分布に近くなるか確認して・・・と続いていくわけなのですが、長々としてしまいますのでこんな例を載せておきます。
最寄り駅までの距離ですが、これを対数変換すると
幾分か正規分布、線形に近づいたと思います。
今回はこのまま重回帰に進みますが、もっとぐりぐりと探索したいところではあります。その他処理については、コードに解説を。
（後で気づきましたが、元のデータセットで対数変換しようと思ったものを変換し忘れていました。orz）
次に予測に入っていきます。
今回もデータセットを学習：テストで8：2に分けて検証します。
学習データ：tarin(31111, 14)
テストデータ：test(7776, 14)
予測1 重回帰
まずは重回帰分析です。
コードを参照していただければと思いますが、カテゴリー変数はダミー化しています。
先に述べたように、今回Step関数（AIC最小化）で変数選択していますので、下の結果は変数選択後の結果です。
> summary(lm.step)
Call:
lm(formula = monthly_cost ~ city.浦安市 + city.鎌ヶ谷市 + city.市川市 +
city.松戸市 + city.千葉市 + city.船橋市 + city.八千代市 +
layout.1DK + layout.1K + layout.1LDK + layout.1SDK + layout.1SK +
layout.1SLDK + area + type.アパート + type.その他 + type.テラスハウス +
type.マンション + age + rout1.ＪＲ外房線 + rout1.ＪＲ京葉線 +
rout1.ＪＲ常磐線 + rout1.ＪＲ総武線 + rout1.ＪＲ総武線快速 +
rout1.ＪＲ総武本線 + rout1.ＪＲ内房線 + rout1.ＪＲ武蔵野線 +
rout1.つくばエクスプレス + rout1.京成千原線 + rout1.京成千葉線 +
rout1.京成本線 + rout1.新京成線 + rout1.千葉都市モノレール +
rout1.都営新宿線 + rout1.東京メトロ東西線 + rout1.東武野田線 +
rout1.北総線 + distance + construction.軽量鉄骨 + construction.鉄筋コン +
construction.鉄骨 + construction.鉄骨鉄筋 + floor.1 + floor.12 +
floor.13 + floor.14 + floor.15 + floor.17 + floor.18 + floor.19 +
floor.2 + `floor.2-3` + floor.3 + floor.36 + floor.38 + floor.6 +
height + car.dum.近隣 + car.dum.付無料 + car.dum.敷地内,
data = train_dummy)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-47975 -4407 -385 3754 92307
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 51597.992 1333.095 38.705 < 0.0000000000000002 ***
city.浦安市 9991.120 309.562 32.275 < 0.0000000000000002 ***
city.鎌ヶ谷市 -860.327 420.582 -2.046 0.040808 *
city.市川市 7080.343 218.837 32.354 < 0.0000000000000002 ***
city.松戸市 785.224 171.400 4.581 0.0000046401196611 ***
city.千葉市 -4705.804 206.609 -22.776 < 0.0000000000000002 ***
city.船橋市 2900.313 179.287 16.177 < 0.0000000000000002 ***
city.八千代市 -4384.625 295.029 -14.862 < 0.0000000000000002 ***
layout.1DK 2178.404 202.462 10.760 < 0.0000000000000002 ***
layout.1K 1092.225 124.968 8.740 < 0.0000000000000002 ***
layout.1LDK 3864.571 212.770 18.163 < 0.0000000000000002 ***
layout.1SDK 3438.787 1274.857 2.697 0.006992 **
layout.1SK 3032.182 976.678 3.105 0.001907 **
layout.1SLDK 7881.395 932.678 8.450 < 0.0000000000000002 ***
area 933.801 8.357 111.738 < 0.0000000000000002 ***
type.アパート -16857.882 1252.718 -13.457 < 0.0000000000000002 ***
type.その他 -15205.806 2156.760 -7.050 0.0000000000018226 ***
type.テラスハウス -14009.415 1547.312 -9.054 < 0.0000000000000002 ***
type.マンション -15053.623 1266.946 -11.882 < 0.0000000000000002 ***
age -615.966 3.725 -165.344 < 0.0000000000000002 ***
rout1.ＪＲ外房線 3185.541 416.257 7.653 0.0000000000000202 ***
rout1.ＪＲ京葉線 10369.839 373.456 27.767 < 0.0000000000000002 ***
rout1.ＪＲ常磐線 3613.268 327.765 11.024 < 0.0000000000000002 ***
rout1.ＪＲ総武線 10559.045 303.565 34.783 < 0.0000000000000002 ***
rout1.ＪＲ総武線快速 12349.595 389.127 31.737 < 0.0000000000000002 ***
rout1.ＪＲ総武本線 2588.423 414.103 6.251 0.0000000004139921 ***
rout1.ＪＲ内房線 5378.499 461.783 11.647 < 0.0000000000000002 ***
rout1.ＪＲ武蔵野線 1811.428 408.226 4.437 0.0000091398650456 ***
rout1.つくばエクスプレス 3203.856 365.079 8.776 < 0.0000000000000002 ***
rout1.京成千原線 1333.445 440.695 3.026 0.002482 **
rout1.京成千葉線 8878.187 445.089 19.947 < 0.0000000000000002 ***
rout1.京成本線 2570.059 295.439 8.699 < 0.0000000000000002 ***
rout1.新京成線 -1117.875 336.274 -3.324 0.000887 ***
rout1.千葉都市モノレール 1237.903 420.995 2.940 0.003280 **
rout1.都営新宿線 11057.461 793.120 13.942 < 0.0000000000000002 ***
rout1.東京メトロ東西線 7552.354 352.766 21.409 < 0.0000000000000002 ***
rout1.東武野田線 -1299.222 355.462 -3.655 0.000258 ***
rout1.北総線 1446.186 497.302 2.908 0.003639 **
distance -279.290 4.316 -64.716 < 0.0000000000000002 ***
construction.軽量鉄骨 2811.936 119.929 23.447 < 0.0000000000000002 ***
construction.鉄筋コン 2424.085 229.301 10.572 < 0.0000000000000002 ***
construction.鉄骨 1085.687 197.038 5.510 0.0000000361614633 ***
construction.鉄骨鉄筋 -779.408 371.952 -2.095 0.036139 *
floor.1 -3087.492 175.923 -17.550 < 0.0000000000000002 ***
floor.12 2906.244 1011.471 2.873 0.004065 **
floor.13 2868.653 1216.872 2.357 0.018410 *
floor.14 7940.393 1781.355 4.458 0.0000083210633342 ***
floor.15 30143.089 4101.146 7.350 0.0000000000002032 ***
floor.17 11181.280 5029.571 2.223 0.026216 *
floor.18 33601.725 7074.130 4.750 0.0000020438072318 ***
floor.19 34882.878 7073.643 4.931 0.0000008206846043 ***
floor.2 -1399.758 172.474 -8.116 0.0000000000000005 ***
`floor.2-3` 8776.983 4071.860 2.156 0.031129 *
floor.3 -701.876 177.975 -3.944 0.0000804200069929 ***
floor.36 45586.183 4128.933 11.041 < 0.0000000000000002 ***
floor.38 12905.202 7082.366 1.822 0.068440 .
floor.6 -744.190 365.900 -2.034 0.041974 *
height 1311.134 24.931 52.591 < 0.0000000000000002 ***
car.dum.近隣 -868.668 116.089 -7.483 0.0000000000000747 ***
car.dum.付無料 4812.216 625.234 7.697 0.0000000000000144 ***
car.dum.敷地内 -179.877 101.314 -1.775 0.075834 .
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 7036 on 31050 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.843, Adjusted R-squared: 0.8427
F-statistic: 2778 on 60 and 31050 DF, p-value: < 0.00000000000000022
Intercept(切片)のEstimate(偏回帰係数)が51597ですので、解釈としては51597円をベースとして、加算減算し家賃が求まる式ができました。
例えば市で見ると、浦安の偏回帰係数が9991、千葉が-4705ですので、その物件が浦安であれば51597円＋9991円、千葉であれば51597円-4705円といった具合で計算されていきます。
市を見ると、東京から遠ざかるにつれ係数が下がっていくのでこれは納得ですね。
area(専有面積)については、偏回帰係数が933と出ています。
1平米あたり933円という解釈になりますが、今回のデータセットの平米家賃単価(平均家賃÷平均専有面積)は2193円ですので、その差額が他の変数で説明されている部分と捉えられそうです。
今回の重回帰分析の決定係数は0.84なのでなかなか良い結果と言えるのではないでしょうか。
試しに、テストデータで予測を確認しておきます。
重回帰でそれなりに予測できていそうです。
こうなってくると、次のランダムフォレストでの結果も楽しみです。
予測2 ランダムフォレスト
比較しやすいように、先に結果を載せてしまいます。
さらに精度がよくなったようです。
実は今回、ランダムフォレストの学習時間短縮のために、学習データをさらに6割に削減したので不利なはずでした。
それなのにこの結果とは。。。改めてランダムフォレストの強力さを実感しました。
(テストデータは重回帰とまったく一緒です)
なお、今回のパラメータは例のごとくtuneRF関数でmtry（特徴量の数）を求めました。
mtryは8が最適のようです。
変数重要度は以下の通りアウトプットされました。
ランダムフォレストでは築年数、専有面積が重要な要因のようです。
以上、重回帰とランダムフォレストをざっとみてきましたが、ここで精度を比較しておきます。
RMSE(平均)という「平均化された誤差」という指標で比較したいと思うのですが、
>
> sqrt( sum((test$monthly_cost - lm_pred)^2) / length(test$monthly_cost) )
[1] 7095.295
> sqrt( sum((test$monthly_cost - rf_pred)^2) / length(test$monthly_cost) )
[1] 5133.426
上記の通り、重回帰：7095、ランダムフォレスト5133と、ランダムフォレストのほうがRMSEが小さい(誤差が相対的に低い)ので、ランダムフォレストのほうが良い結果を出すことができました。
予測3 お得物件を見つける
やっとここまでたどり着きました。
以下はランダムフォレストで予測した家賃をもとに、実際の家賃との差額からお得係数を算出してソートしたものです。
(お得係数：僕が勝手に考えた係数で、差分÷家賃共益費で算出)
| 物件 |
市 |
間取 |
面積 |
築年 |
駅 |
最寄駅距離 |
構造 |
家賃+共益費 |
予測家賃 |
差分 |
お得係数 |
| 景中寮 |
流山市 |
ワンルーム |
18.00 |
31 |
東武野田線 |
9 |
木造 |
12000 |
31058.24 |
19058.24 |
1.5881867 |
| カルフォルニアハウス江戸川台202号室 |
流山市 |
1K |
7.30 |
14 |
東武野田線 |
6 |
鉄筋コン |
20000 |
47337.43 |
27337.43 |
1.3668713 |
| カルフォルニアハウス江戸川台201号室 |
流山市 |
1K |
6.60 |
14 |
東武野田線 |
6 |
鉄筋コン |
20000 |
46878.56 |
26878.56 |
1.3439278 |
| カルフォルニアハウス江戸川台101号室 |
流山市 |
1K |
7.70 |
14 |
東武野田線 |
6 |
鉄筋コン |
20000 |
46210.84 |
26210.84 |
1.3105422 |
| ＪＲ総武線津田沼駅2階建築26年 |
船橋市 |
1K |
20.00 |
26 |
ＪＲ総武線 |
15 |
木造 |
22000 |
47256.80 |
25256.80 |
1.1480366 |
| ヴィレッジダイドー |
千葉市 |
1LDK |
42.00 |
46 |
千葉都市モノレール |
25 |
鉄筋コン |
27000 |
57002.69 |
30002.69 |
1.1112108 |
| ビレッジハウス二和１号棟305号室 |
船橋市 |
1K |
45.36 |
57 |
新京成線 |
4 |
鉄筋コン |
34000 |
66637.96 |
32637.96 |
0.9599399 |
| アーバンハイム金丸 |
習志野市 |
ワンルーム |
18.00 |
19 |
京成本線 |
6 |
木造 |
27000 |
48302.86 |
21302.86 |
0.7889947 |
| 大和田ハイツI－1 |
八千代市 |
1K |
20.00 |
50 |
京成本線 |
10 |
木造 |
19000 |
33909.16 |
14909.16 |
0.7846928 |
| ハイホーム田中305号室 |
市川市 |
1K |
19.80 |
48 |
ＪＲ総武線快速 |
7 |
鉄筋コン |
31000 |
55022.72 |
24022.72 |
0.7749265 |
この中から、気になる物件を見てみます。
まず、お得度第一位の物件
おお、男子寮がランクインしてきました。
学生向けの物件でしょうか。ちょっと前提から外れる物件な気もしなくはないですが、破格の値段です。
寮なので、シェアハウスのごとく部屋以外は共同のようですが、写真で見る限り中は綺麗でした。
つぎは、個人的に目に留まった物件で、総武線市川駅徒歩7分です。
お得ランキングとしては10位です。築古なので年季が入っているようですが・・・
家賃共益費込みで31,000円！！！！！！！
築古ワンルームですが、東京の近さと、最寄り駅の近さを勘案するとすごくお得な物件ではないでしょうか？おまけに角部屋、鉄筋コンクリートです。
ちなみに、中の写真を見てみると・・・
築古だけとリフォームしてある感じで綺麗！！！
そしてお風呂が見当たらない！！！！！！！！！
なるほど、そういうことだったんですね笑
もしかしたら、お得度上位物件は、変数で考慮されていない特徴ある訳あり物件が並んでいるのかもしれません。笑
逆に言えば、一般的な物件は予測精度が良いのかもしれません。
風呂有り無し等、スクレイピングレベルで再度試すのは面倒ですが、今回の施行は面白いものとなりました。
次に
賃貸物件の賃料予測は無事行うことができましたが、次回は収益物件の値段の予測問題に入っていきます。収益物件の価格の妥当性を検証したいわけです。
実は、収益物件売買情報掲載サイトの「楽待」をスクレイピングして、既にデータセットを作成してあります。
楽待でも、今回の賃料予測に対応して千葉県の収益物件を取ってきていますので、収支予測を今回の結果をベースに行い、DCFベースの物件価格評価を目指します。
DCFをやるからには、割引率は収益物件の想定利回り(投資家が求める期待リターンとも言えるのか)の構造を重回帰等で割り出して算出してみたら面白いんじゃないかと考えています。
賃貸物件の賃料予測は、これにて終わりです。
本日のコード
library(ggplot2)
library(tidyverse)
library(caret)
library(randomForest)
library(ggrepel)
library(psych)
library(kernlab)
library(knitr)
library(corrplot)
options(scipen=100)
df <- read.csv(データセットを置いてあるファイルパスを入力,
fileEncoding = "cp932", sep = ",")
df$type <- df$type %>%
str_replace('テラス・タウンハウス','テラスハウス') %>%
as.factor()
df %>%
str()
df <- df %>%
mutate(monthly_cost=rent1+rent2) %>%
select(-c(3,4))
numericVars <- which(sapply(df, is.numeric))
numericVarNames <- names(numericVars)
all_numVar <- df[, numericVars]
cor_numVar <- cor(all_numVar, use="pairwise.complete.obs")
cor_sorted <- as.matrix(sort(cor_numVar[,'monthly_cost'], decreasing = TRUE))
CorHigh <- names(which(apply(cor_sorted, 1, function(x) abs(x)>0.5)))
cor_numVar <- cor_numVar[CorHigh, CorHigh]
corrplot.mixed(cor_numVar, tl.col="black", tl.pos = "lt")
df1 <- df %>%
select(city) %>%
table %>%
as.data.frame() %>%
arrange(Freq)
df1$city <- with(df1,reorder(., Freq))
ggplot(df1,aes(city,n,fill = city)) +
geom_bar(stat="identity", alpha=0.8)+
ggtitle("千葉県市別物件数")+xlab("")+ylab("物件数")+
theme(axis.text.x = element_text(angle = 180, hjust =1))+
theme_bw(base_family = "HiraKakuProN-W3") +
coord_flip() +
ylim(0,25000) + scale_y_continuous(labels = scales::comma)
hist(df$monthly_cost,xlim = c(0, 200000),breaks = 30, col="#993435")
cost_median <- with(df, reorder(city, monthly_cost, median))
par(las=1, cex.axis=0.7, family = "HiraKakuProN-W3")
boxplot(monthly_cost ~ cost_median, data = df,
xlab = "賃料+共益費", ylab = "",
main = "市別家賃", varwidth = TRUE, horizontal=TRUE)
par(las=1, cex.axis=0.7, family = "HiraKakuProN-W3")
boxplot(monthly_cost ~ cost_median, data = df,
xlab = "賃料+管理費", ylab = "",
main = "市別家賃（〜20万円）", varwidth = TRUE, horizontal=TRUE, ylim = c(0,200000), outline=FALSE)
age_med <- with(df, reorder(city, age, median))
par(las=1, cex.axis=0.7, family = "HiraKakuProN-W3")
boxplot(age ~ age_med, data = df,
xlab = "築年数", ylab = "",
main = "市別築年数", varwidth = TRUE, horizontal=TRUE, ylim = c(0,70), outline=FALSE)
cost_median <- with(df, reorder(construction, monthly_cost, median))
par(las=1, cex.axis=0.7, family = "HiraKakuProN-W3")
boxplot(monthly_cost ~ cost_median, data = df,
xlab = "賃料+共益費", ylab = "",
main = "建物構造別家賃", varwidth = TRUE, horizontal=TRUE,ylim = c(0,200000))
plot(df$area,df$monthly_cost,
xlim = c(0, 100),
ylim = c(0, 200000),pch=".")
plot(df$age,df$monthly_cost,
xlim = c(0, 60),
ylim = c(0, 200000),pch=".")
plot(df$distance,df$monthly_cost,
xlim = c(0, 100),
ylim = c(0, 200000),pch=".")
plot(df$floor,df$monthly_cost,
xlim = c(0, 10),
ylim = c(0, 200000),pch=".")
df_rout <- df %>%
select(rout1) %>%
table %>%
as.data.frame() %>%
arrange(Freq)
df_const <- df %>%
select(construction) %>%
table %>%
as.data.frame() %>%
arrange(Freq)
df_const
hist(df2$area, main = '専有面積')
hist(df2$age, main = '築年数')
hist(log(df2$distance), main = '最寄り駅距離(分)')
hist(df2$floor, main = '階')
hist(df2$height, main = '物件高さ(階建)')
hist(df2$free_rent, main = 'フリーレント実施有無')
hist(df2$monthly_cost, main = '賃料/月')
qqnorm(df2$area, main = '専有面積')
qqnorm(df2$age, main = '築年数')
qqnorm(log(df2$distance), main = '最寄り駅距離(分)')
qqnorm(df2$floor, main = '階')
qqnorm(df2$height, main = '物件高さ(階建)')
qqnorm(df2$free_rent, main = 'フリーレント実施有無')
qqnorm(df2$monthly_cost, main = '賃料/月')
df2 <- df %>%
filter(monthly_cost <= 200000) %>%
filter(rout1 != '成田スカイアクセス') %>%
filter(construction != 'ブロック') %>%
filter(construction != '鉄骨プレ') %>%
select(-c(shikikin, reikin, hoshoukin, station, direction))
df3 <- dummyVars(~.,data=df2[-1]) %>%
predict(df2) %>%
as.data.frame()
index <- createDataPartition(df2$monthly_cost, p=.8, list=F)
train <- df2[index,]
test <- df2[-index,]
train_dummy <- df3[index,]
test_dummy <- df3[-index,]
index2 <- createDataPartition(train$monthly_cost, p=.6, list=F)
train_rf <- train[index2,]
lm.1 <- lm(monthly_cost~., data = train_dummy)
lm.step <- step(lm.1, trace = 1)
summary(lm.step)
lm_pred <- predict(lm.step, newdata = test_dummy)
lm_pred_csv <- data.frame(lm_pred)
write.csv(lm_pred_csv, "お好みのファイルパス")
test_sort <- test_dummy %>%
arrange((monthly_cost))
lm_pred_sort <- predict(lm.step, test_sort)
ggplot(test_sort) +
geom_line(aes(x=1:nrow(test_sort),y=lm_pred_sort,color="red"))+
geom_line(aes(x=1:nrow(test_sort),y=monthly_cost,color="blue"))+
ggtitle("テストデータ vs 予測データ（重回帰）")+xlab("index")+ylab("家賃")+
scale_color_hue(name = "", labels = c("テストデータ","重回帰")) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 180, hjust =1))+theme_bw(base_family = "HiraKakuProN-W3")+
ylim(0,200000)
rf <- randomForest(monthly_cost ~ ., data=train_rf[-1], mtry=8)
saveRDS(rf, file="rf_0906")
summary(rf)
plot(rf)
print(rf$importance)
varImpPlot(rf, main="Contribution",n.var = 10)
rf_pred <- predict(rf, test[-1])
rf_pred_csv <- data.frame(rf_pred)
write.csv(rf_pred_csv, "お好みのファイルパス")
test_sort <- test[-1] %>%
arrange((monthly_cost))
rf_pred_sort <- predict(rf, test_sort)
ggplot(test_sort) +
geom_line(aes(x=1:nrow(test_sort),y=rf_pred_sort,color="red"))+
geom_line(aes(x=1:nrow(test_sort),y=monthly_cost,color="blue"))+
ggtitle("テストデータ vs 予測データ（ランダムフォレスト）")+xlab("index")+ylab("家賃")+
scale_color_hue(name = "", labels = c("テストデータ","ランダムフォレスト") ) +
theme(axis.text.x = element_text(angle = 180, hjust =1))+theme_bw(base_family = "HiraKakuProN-W3")+
ylim(0,200000)
sqrt( sum((test$monthly_cost - lm_pred)^2) / length(test$monthly_cost) )
sqrt( sum((test$monthly_cost - rf_pred)^2) / length(test$monthly_cost) )
df2$pred_rf <- predict(rf, newdata = df2)
df2$diff <- (df2$pred_rf - df2$monthly_cost)
df2$diff.monthly_cost <- df2$diff / df2$monthly_cost
df_sort <- df2 %>%
arrange(desc(diff.monthly_cost))
kable(head(df_sort[c(1,2,3,4,6,7,8,9,14,15,16,17)],20))
