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使用算法，自动估值模型和属性数据
在抵押行业收集2024年2月27日，抵押银行家协会（MBA）1感谢有机会参加今天的工作会议，以教育该小组在抵押过程中使用算法技术，尤其是使用自动估值模型（AVM）和房地产数据收集器。抵押贷款行业出于多种原因仔细而故意引入了AI，算法和其他技术，包括提高效率，降低人为错误的风险和改善消费者的体验。算法技术用于AVMS中，通过分析各种数据点和模式来估计抵押贷款应用的房屋价值。 这些技术可帮助贷方根据位置，规模，便利设施和历史销售数据等因素评估财产的价值。 AVM中的算法是用于处理数据并生成估计值的数学模型和过程。 这些算法可以设计为考虑影响房屋价值的一系列因素，例如财产特征，可比的销售，市场趋势和经济指标。 AVM的引入有助于在订购评估并允许贷方提前报价更准确的抵押贷款申请定价之前，提出了更好的消费者期望。 在政府赞助的企业（GSE）或Fannie Mae和Freddie Mac中也发现了AVM的使用，他们通过联邦住房金融局（FHFA）在联邦政府的保护下。算法技术用于AVMS中，通过分析各种数据点和模式来估计抵押贷款应用的房屋价值。这些技术可帮助贷方根据位置，规模，便利设施和历史销售数据等因素评估财产的价值。AVM中的算法是用于处理数据并生成估计值的数学模型和过程。这些算法可以设计为考虑影响房屋价值的一系列因素，例如财产特征，可比的销售，市场趋势和经济指标。AVM的引入有助于在订购评估并允许贷方提前报价更准确的抵押贷款申请定价之前，提出了更好的消费者期望。在政府赞助的企业（GSE）或Fannie Mae和Freddie Mac中也发现了AVM的使用，他们通过联邦住房金融局（FHFA）在联邦政府的保护下。这些GSE在全国范围内购买了大部分抵押贷款，为银行和独立抵押银行提供了流动性，以继续贷款。某些AVM模型是在房利美（Fannie Mae）或房地美（Freddie Mac）内开发的，例如，可以使用现在称为“价值接受”的评估豁免，这使消费者能够在不进行评估的情况下完成再融资交易，而无需评估费用而更重要的是。价值接受的津贴完全取决于GSES对该特定数据集的可靠性的风险分析。风险分析将考虑消费者是否拥有GSES已证券的贷款，是否通过以前的评估在房屋上可用的数据，以及是否有足够的数据可用
缩回：使用机器学习算法使用多属性数据集解决数据分类问题
相关性是随机变量之间的统计关系，其中一个随机变量的变化会导致另一个变化的期望变化。重要的是，在识别模型中选择的特征与目标变量高度相关，以提高预测的准确性，并且还将有助于简化识别模型的训练并有助于提高预测效率。[13，14]来自Kaggle.com的数据集与房地产特征及其价格细分市场有关，以作为培训神经网络和方法的数据。数据集包括具有21613值的房价细分市场以及18个属性。基于属性，选择了价格类别的属性，该属性具有值0、1和2的属性，其中0是廉价段，1是中段，而2是昂贵的段。数据图如表1所示。
可再生能源材料属性数据库：摘要
2020年的《能源法》指导风能技术办公室和太阳能技术办公室，提供“用于[风能和太阳能]能源技术的综合物理特性数据库，这些数据库应识别[风能和太阳能技术技术的材料的类型，数量，数量，来源，重要用途，重要用途，预测的可用性和物理性能与[Wind and Solar]的物理性能无效<9月1日。本报告提供了可再生能源材料属性数据库（REMPD）的摘要。附录A中提供了2020年《能源法》的相关全文。2022年8月，国会通过了《降低通货膨胀法》（IRA），该法案有几项激励风能和太阳能部署的规定。表7中风能的未来材料量的估计是基于纳入IRA激励措施的预期影响的年度添加；但是，当该报告完成后，无法实施IRA的完整详细信息，因此，与风相关的材料数量预测无法完全预期对IRA的所有市场反应。
从全面的实地清查到遥感的林分属性数据——北欧国家管理清查简史
摘要：森林管理清单（FMI）通常在林分层面为森林管理规划提供关键信息。典型的 FMI 包括（i）通过应用辅助信息将清单区域划分为林分；（ii）根据年龄、立地肥力、主要树种和林分发育情况等分类属性对林分进行分类；（iii）测量、建模和预测感兴趣的林分属性。全方位遥感数据的出现使 FMI 发生了范式转变，从高度主观的视觉评估转变为客观的基于模型的推断。以前，光学遥感数据用于补充视觉评估，尤其是在林分划分和高度测量方面。机载激光扫描（ALS）的发展使得以已知精度客观估计森林特征成为可能。新的光学和基于激光雷达的传感器和平台将进一步提高精度。然而，在混合林中，与特定物种林分属性信息和树木质量评估相关的瓶颈仍然存在。在这里，我们专注于在北欧国家特别应用的方法和方法。
使用实验性属性数据
摘要材料信息学（MI）研究是通过大规模材料数据通过机器学习（ML）发现新材料的研究，近年来引起了人们的关注。通常，由于目标材料域的差异，MI中使用的大规模材料数据是偏差的。此外，关于MI的大多数研究尚未清楚地证明数据偏差对ML模型的影响。在这项研究中，我们通过结合了以前由我们小组开发的StarryData2材料数据库中的大规模实验性能数据的概念来阐明数据偏差对ML模型的影响。结果表明，数据偏差会影响ML模型进行的预测的错误和可靠性。与在域外制造的域相比，应用程序能力域内的ML模型的预测非常可靠。这表明构造的ML模型可以可靠发现的物质空间有限。尽管如此，我们将ML模型应用于包含各种材料类别的大型数据集，并发现可以在有限的空间内提出类似于已知材料的新材料。因此，我们的发现证明了在MI中构建和评估ML模型时考虑数据偏差的重要性。