Обзор методов регрессии для прогнозирования цен на жильё

🏠 Прогнозирование цен на жильё: в статье рассматриваются регрессионные методы для оценки стоимости недвижимости — от эконометрических моделей до алгоритмов машинного обучения, включая случайный лес. Фокус понятен: связать рыночные и объектные характеристики с итоговой ценой и сравнить подходы к предиктивному моделированию. Научная новизна здесь не в новой модели, а в систематизации методов для задачи оценки жилья на стыке недвижимости, эконометрики и компьютерных наук. Для девелопера это прикладная тема: такие модели могут использоваться при анализе конкурентного окружения, проверке ценовых гипотез и оценке чувствительности спроса. ⚠️ Ограничение: по доступному описанию не видно состава выборки, метрик качества и географии данных. Поэтому выводы стоит воспринимать как обзор методик, а не как готовый инструмент ценообразования.