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연구원 팀은 대출자에 대한 데이터와 부동산 위치에 대한 데이터를 사용하여 모기지 금액을 예측하려고 합니다. 변수에는 대출자의 소득, 인종 및 성별뿐만 아니라 재산의 인구조사 지역 위치 및 대출자 및 자산 유형에 대한 기타 정보가 포함됩니다. 이러한 데이터는 연방 주택 대출 은행 모기지에 대한 정보가 포함된 공개 데이터 집합을 기준으로 조정되었습니다. fhfa.gov에서 제공된 원본 데이터.
연구원들은 향상된 부스트 회귀 트리 모형을 사용하여 새로운 관측치에 대한 반응 값을 매우 정확하게 예측할 수 있습니다.
이 예제에서는 의 데이터 집합을 모형 적합사용하지만 모델을 만드는 데 사용할 주요 예측 변수 검색 때 예측도 사용할 수 있습니다.
| 연간 소득 | 연간 소득 |
| 소득 비율 | 소득 비율 |
| 프런트 엔드 비율 | 프런트 엔드 비율 |
| 백 엔드 비율 | 백 엔드 비율 |
| 대출자 수 | 대출자 수 |
| 나이 | 나이 |
| 공동 대출자 나이 | 공동 대출자 나이 |
| 소수자 비율 | 소수자 비율 |
| 저소득 수입 | 저소득 수입 |
| 지방 수입 | 지방 수입 |
| 지역 소득 | 지역 소득 |
| 첫 주택 구매자 | 첫 주택 구매자 |
| 점유 코드 | 점유 코드 |
| 자영업 | 자영업 |
| 공동 대출자 인종 4 | 공동 대출자 인종 4 |
| 공동 대출자 인종 5 | 공동 대출자 인종 5 |
| 대출 목적 | 대출 목적 |
| 성별 | 성별 |
| 단위 수 | 단위 수 |
| 민족 | 민족 |
| 공동 대출자 인종 3 | 공동 대출자 인종 3 |
| 공동 대출자 성별 | 공동 대출자 성별 |
| 인종 2 | 인종 2 |
| 공동 대출자 민족 | 공동 대출자 민족 |
| 신용 점수 | 신용 점수 |
| 공동대출자신용점수 | 공동대출자신용점수 |
| 인종 | 인종 |
| 공동 대출자 인종 2 | 공동 대출자 인종 2 |
| 공동 대출자 인종 | 공동 대출자 인종 |
| 자산 유형 | 자산 유형 |
| 연방 지구 | 연방 지구 |
| 상태 코드 | 상태 코드 |
| 카운티 코드 | 카운티 코드 |
| 대도시 중심 지역 | 대도시 중심 지역 |
| 적합 |
|---|
| 250239 |
| 216318 |
| 397319 |
| 150004 |
| 148647 |
| 96813 |
| 501441 |
| 559800 |
| 135442 |
| 635885 |
| 81788 |
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