中古マンション価格予測チャレンジ

背景と目的

国内中古マンションの価格推定に挑戦しよう！

皆さん御存知の通り、マンションに限らず不動産価格の推定は需要と供給だけではなく、市況や金融政策、人口動態の変化などの影響も受けるため、価格決定の要因が複雑怪奇に入り組んでおり、高精度の推定は難易度が高いタスクです。

一方で、不動産売買の歴史は古く、関連データも膨大に蓄積されているため、機械学習とは相性が良い分野です。実際に、AI・機械学習による不動産価格推定の事例やサービスは数え切れないほど存在します。

本コンペティションでは、過去の中古マンション取引データを用いて、取引価格を予測するモデルを構築してください。

データ概要

ファイル名	内容
train.zip（複数CSV）	2019年以前に取引された中古マンションの価格データ
test.csv	2020年第一四半期・第二四半期に取引された中古マンションのデータ（価格なし）
sample_submission.csv	提出フォーマットのサンプル
data_explanation.xlsx	カラム内容の説明ファイル

評価指標

RMSE（Root Mean Squared Error / 二乗平均平方根誤差）

$$RMSE = \sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(y_i - \hat{y}_i)^2}$$

スコアが低いほど上位となります。

対象者

• データ分析・機械学習に興味のある方
• Pythonの基本的な操作ができる方
• 初心者〜中級者を想定していますが、上級者の方も歓迎です

ルール

提出について

• 1日あたりの提出回数上限: 5回
• 提出ファイルは sample_submission.csv と同じフォーマット（カラム名・行数が一致）のCSVファイルのみ受け付けます
• 提出後、自動でスコアリングが実行されます

提出データのフォーマット

「データ」タブからダウンロードできる sample_submission.csv のフォーマットに従ってください。

禁止事項

• テストデータの正解ラベルを外部から取得する行為
• 複数アカウントでの参加
• 他の参加者との結果の共有（コード・手法の共有は可）

その他

• コンペティション終了後にスコアに基づいて最終順位が確定します
• 不正が確認された場合、提出やスコアを無効にする場合があります