機械学習を使って東京23区のお買い得賃貸物件を探してみた - データで見る世界
さて、改めて今回の目的を確認しておくと、機械学習を使って東京都23区のお買い得賃貸物件を発見しよう、というものです。前回までの記事で、お買い得賃貸物件を発見するためのデータを収集し、分析にかけられるよう前処理してきました。 www.analyze-world.com www.analyze-world.com 今回の記事では、いよいよ機械学習を使って分析していきましょう。前回まではPythonを使っていましたが、この分析ではRを用いています。なお、コードはGitHub（https://github.com/ShoKosaka/Suumo）に上げておきますので興味ある方は参照ください。 最初に、データの中身をざっくり見ていきます。具体的には、分析のキーになるポイントをグラフにしながら、賃貸物件の現状や変数同士の関係性を把握していきます。 データ探索 まず、23区の中でどこが物件数が多いのかを
転勤族から見た「賃貸物件選びの注意点」まとめ
２５年の転勤生活で、いろんな失敗を経験してきた。 とくに住居選びは全敗である。 限られた時間の中、見知らぬ土地で、必死に探し回っては見るものの。 「こんなはずじゃなかった」と、毎回裏切られた気持ちになる。 そんな後悔もあって、過去の失敗をここらで１度まとめてみることにした。 これから賃貸マンションやアパートを探す人の参考になれば。 ◇我が家のスペック◇ ・僕（４８歳）平凡な会社員 ・嫁（４３歳）自称堀ちえみ似の専業主婦 ・息子（小６）そろそろ思春期到来 ・引っ越し回数１４回 ・これまでに住んだ主な場所 東京、福岡、名古屋、富山、神奈川、兵庫、埼玉、北海道、青森、大阪、など 物件を選ぶ基準 人それぞれ、何かしらの基準を持って物件を探していると思う。 ちなみに我が家はこんな感じ↓↓ ・初期費用（敷礼金、家賃、手数料など） ・立地条件（駅近、店、病院、銀行の近さ） ・駐車場、駐輪場の有無 ・築年
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