Domprice
нейросетевая модель оценки недвижимости оценка недвижимости
Объектом исследования настоящего научно-технического проекта является возможность создания и применения в оценке жилых помещений на территории Российской Федерации технологий машинного обучения.
Цель настоящей работы - создание программного комплекса (информационной системы с интегрированной базой данных) для процедуры оценки объектов недвижимости (жилых помещений) и подготовка отчета об оценке объекта недвижимости соответствующего требованиям государственных стандартов.
В рамках работы над проектом были запланировано выполнение следующих работ: разработка архитектуры сервиса, проектирование базы данных, определение источников для получения первичных данных, разработка алгоритма подбора похожих объявлений и его реализация, разработка моделей оценки стоимости объектов недвижимости и их реализация, исследование влияния отдельных признаков на оценку стоимости объекта. разработка алгоритмов верификации полученного решения оценки стоимости объекта и их реализация, разработка модуля генерации отчетов, тестирование и отладка прототипа программного комплекса.
В результате работы над проектом была построена модель оценки объектов жилой недвижимости с помощью данных, собираемой системой ДомПрайс с более чем 10 источников данных об объектах недвижимости.
Также в результате проведенных исследований был выполнен анализ доступных источников данных на интернет площадках: avito.ru, realty.yandex.ru, cian.ru, которые являются лидерами по объему аккумулируемых данных. С целью устранения ошибок в данных и получения пригодных данных для обучения моделей были использованы сервисы Реформа ЖКХ, dadata.ru, prawdom.ru, что позволило получить необходимые данные для обучения моделей машинного обучения.
Была разработана архитектура базы данных, которая позволила эффективно хранить и обрабатывать большие массивы данных об объектах недвижимости. 
Была разработаны модели для оценки жилых помещений на примере г. Казань, г. Москва, г. Нижний Новгород, позволяющие определить рыночную цену жилых помещений.
Разработанные модели были исследованы, была проанализирована важность признаков и степень их влияния на результирующую оценку жилых помещений. Наиболее важными признаками являются признаки местоположения объекта, дом постройки дома, площадь квартиры. Признаки этажности дома, количества комнат и расположения квартиры на первом этаже являются менее важными.
Был разработан алгоритм похожих объявлений с использованием алгоритма k-ближайших соседей, в качестве признаков были взяты наиболее важные признаки, влияющие на оценку объекта недвижимости.
Был разработан и реализован алгоритм верификации полученного решения оценки стоимости объекта. Алгоритм на основе тестовых данных рассчитывает совокупность метрик MAPE, MAE, RMSE и R2 для моделей оценки объектов недвижимости. Это позволяет выполнять мониторинг качества текущих моделей и своевременно их обновлять.
Был разработан программный модуль создания и обновления моделей. В настоящий момент он в работает в полуавтоматическом режиме. По запросу пользователя выполняется загрузка и предварительная обработка, а также создание моделей, что значительно сокращает время необходимое на обновление модели.
Был разработан программный модуль генерации отчета об оценке объекта жилой недвижимости, который позволяет по пользовательскому запросу генерировать файл отчета об объекте в формате docx и pdf.
Была разработана микросервисная архитектура программной системы. Описанные выше алгоритмы были интегрированы в виде программных модулей и сервисов. Разработанная архитектура позволяет эффективно расширять текущие возможности системы и добавлять новые модули и сервисы в систему.
В настоящий момент система ДомПрайс позволяет производить оценку объектов недвижимости, выполнять подбор аналогов и генерировать отчет об оценке объекта недвижимости для трех городов: Казань, Москва, Нижний Новгород. Скорость выполнения оценки менее 1 секунды, генерация результирующего отчета об объекте занимает менее 1 мин, система позволяет работать не менее 1000 пользователям одновременно.
В рамках разработки и тестирования системы оценки Дом Прайс была выполнена пробная массовая оценка объектов недвижимости (1000 объектов)  в интересах сервиса Дом Клик (Сбербанк), что подтвердило возможности системы для массовой оценки объектов недвижимости.
Созданный прототип системы полностью соответствует требованиям, заявленным в техническом задании и реализован в полном соответствии с календарным планом, утвержденным на проведение данного вида работ.
Дальнейшая реализация проекта позволит реализовать автоматическое формирование отчета об оценке объекта недвижимости и позволит ускорить процесс оценки недвижимости в несколько раз с экономией времени лица производящего оценку и затрат на проведения оценки.
Заключение 

К настоящему моменту в результате проделанной работы можно сделать следующие выводы.
В рамках работы по проекту была спроектирована база данных, которая позволяет систематизировать и накапливать информацию из различных источников данных. Информация из базы данных позволяет обеспечить работу модуля генерации отчета об оценке недвижимости. 
Разработанная архитектура сервиса позволяет масштабировать проект, добавлять новые функции, новые элементы и новые города.
Также нами определены источники получения данных для получения точной оценки стоимости объекта жилой недвижимости, а также производить необходимые исследования связанные с выявлением факторов влияющих на цену объекта недвижимости.
	В рамках НИОКР была выполнена работа по исследованию влияния отдельных признаков на результат оценки объекта недвижимости. В качестве основного инструмента были использованы SHAP величины. По результатам исследования можно сделать следующий вывод: такие признаки, как широта и долгота, дата постройки дома, а также характеристики площади объекта недвижимости являются наиболее важными. Следующими по важности являются признаки общего числа этажей в доме, что косвенно позволяет разделить дома по их типу (хрущевки, брежневки и более поздние проекты), а также этаж на котором расположен объект недвижимости (например квартира на первом этаже стоят в среднем дешевле). В дальнейшем для повышения точности моделей мы будем расширять признаковое описание объекта недвижимости за счет признаков, относящихся к местоположению объекта, например расстояние до станции метро и название станции метро.
Построенная совокупность моделей оценки стоимости объектов недвижимости предсказывает более 87% объявлений с ошибкой менее 10%, что соответствует целевому показателю в 87-97%. 
	В системе ДомПрайс был разработан алгоритм верификации полученного решения об оценке стоимости объекта. Алгоритм на основе тестовых данных рассчитывает совокупность метрик MAPE, MAE, RMSE и R2 для моделей оценки объектов недвижимости. Что позволяет выполнять мониторинг качества текущих моделей и своевременно их обновлять.
Система ДомПрайс содержит модуль создания моделей, который работает в полуавтоматическом режиме, который сокращает время, необходимое для обновления моделей. Частота обновлений может быть определена пользователем и позволяет поддерживать качество моделей в рамках заявленных показателей. Администратор системы отвечает за мониторинг производительности моделей и при необходимости запрашивает обновления. Все остальные задачи решаются автоматически, включая автоматическую загрузку и предварительную обработку данных, а также создание моделей, что делает систему ДомПрайс примером системы AutoML (автоматического машинного обучения).
Система ДомПрайс содержит модуль генерации отчета об оценке объекта жилой недвижимости, который позволяет по пользовательскому запросу генерировать файл отчета об объекте в формате docx и pdf. Указанный отчет соответствует установленным федеральным стандартам оценки, содержит необходимую информацию о цене объекта, факторах влияющих на цену объекта, описание объектов аналогов, а также аналитическая информация о текущем состоянии рынка недвижимости.
Система ДомПрайс позволяет производить оценку объектов недвижимости, выполнять подбор аналогов и генерировать отчет об оценке объекта недвижимости для трех городов: Казань, Москва, Нижний Новгород, что соответствует целевым показателям. Модели для каждого города в настоящий момент обновляются с периодичностью раз в неделю. 
НИОКР  выполнен успешно и в полном объеме.
оценка объектов жилой недвижимости
Владимир
Крылов
Владимирович
консультант
Кандидат физико-математических наук
Профессор
-
-
РОССИЯ
Дмитрий
Картушин
Николаевич
генеральный директор
РОССИЯ
00.77.00
Математическое моделирование в общественных и гуманитарных науках
05.02.GY
ECONOMICS
Андрей
Шапошников
Дмитриевич
РОССИЯ
Сергей
Малашенко
Анатольевич
РОССИЯ
Алексей
Тихомиров
Сергеевич
РОССИЯ
Дмитрий
Картушин
Николаевич
РОССИЯ
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
1027739479734
СЕРГЕЙ
ПОЛЯКОВ
ГЕННАДЬЕВИЧ
Организация
Федеральное государственное бюджетное учреждение "Фонд содействия развитию малых форм предприятий в научно-технической сфере"
Федеральные государственные бюджетные учреждения
ООО "ДОМПРАЙС"
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "ДОМПРАЙС"
1215200047160
ДМИТРИЙ
КАРТУШИН
НИКОЛАЕВИЧ
Организация
Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно
Общества с ограниченной ответственностью