FREPANN - Forecasting Real Estate Prices with Artificial Neural Networks
Méthode ANN: Apprentissage
Chargement du jeu de données
-- Sélectionner un fichier ---
fribourg.csv.json
frepann_leukerbad_out.csv.json
u627829804_frepann.csv.json
fribourg_clean.csv.json
FribObs_ExportFrepann_DataClean_20-22.json
frepann_Fribourg_out.csv.json
frepann_Rent_Freiburg_out.json
Charger
Afficher le jeu de données
Uploader un nouveau jeu de données
Supprimer un jeu de données
Réinitialiser la session
Configuration de la méthode
Configurer le dataset
Configurer l'algorithme
Configurer le modèle ANN
Configurer le tuner
Exécution de la méthode
Rechercher et appliquer les paramètres optimaux (KerasTuner)
Entraîner et évaluer le modèle
Uploader un nouveau jeu de données
Fichier CSV
Accepte uniquement les fichiers avec le séparateur ;
Vente ou location
Vente
Location
Nettoyage automatique
Aucun
Comparis
Observatoire
Uploader et Charger
Supprimer un jeu de données
-- Sélectionner un fichier ---
fribourg.csv.json
frepann_leukerbad_out.csv.json
u627829804_frepann.csv.json
fribourg_clean.csv.json
FribObs_ExportFrepann_DataClean_20-22.json
frepann_Fribourg_out.csv.json
frepann_Rent_Freiburg_out.json
Supprimer
Configuration du dataset
Associer les colonnes obligatoires:
Latitude
-- Sélectionner une colonne ---
Longitude
-- Sélectionner une colonne ---
Surface
-- Sélectionner une colonne ---
Price
-- Sélectionner une colonne ---
Date
-- Sélectionner une colonne ---
Rooms
-- Sélectionner une colonne ---
Ajouter les colonnes hédonistes:
Sauver
Configuration de l'algorithme
Suppression des valeurs extrêmes:
Méthode
Standard Deviation Method
Interquantile Range Method
Percentile based Method
Facteur (%)
Paramètres d'entraînement du modèle:
Taille du jeu de test (%)
Nbre de folds (KFold)
Taille du batch (^2)
Nbre d'epochs
Early Stop Patience
Aucun
50
100
Auto-Epoch
(A quel epoch le meilleur modèle a été observé)
Sauver
Configuration du modèle ANN
Fonctions d'activation des couches
Couches HIDDEN:
relu
tanh
sigmoid
Couche OUTPUT:
linear
softmax
sigmoid
relu
Couches HIDDEN:
reset
Neurons:
+
Dropout rate
Aucun
0.1
0.2
0.3
0.4
0.5
Optimiseur:
Algo
Adam
RMSprop
SGD
Learning rate
0.01
0.001
0.0001
momentum
0
0.2
0.4
0.6
0.8
0.9
Sauver
Configuration du tuner
Paramètres du Tuner:
Type
hyperband
Random Search
Nombre d'essais
10
20
100
EarlyStop patience
50
100
Paramètres de l'hypermodèle:
Optimiseur
Rechercher le meilleur
Adam
RMSprop
SGD
Sauver
Exécution du Tuner
Lancer le Tuner
Appliquer la configuration