利用模型残差识别感兴趣的租赁物业：价格异常分数（PAS）及其在曼哈顿实时数据中的应用
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。通过收集曼哈顿所有可供租赁的房产数据，本文旨在加强对于模型残差的理解；尤其是针对针对于大部分近似全面的数据集分布进行泛化的机器学习模型。该文提出了一个不同的观点：当泛化至数据集的至少 75％时，剩余的残差揭示了重要的见解。为了利用这些见解，我们引入了价格异常得分（Price Anomaly...
通过收集曼哈顿可租赁房产数据，研究了模型残差的理解和泛化。剩余的残差揭示了重要的见解，当泛化至数据集的至少75％时。引入了价格异常得分（PAS），通过相对价格差异与统计意义相结合，提供了对租金估值的多方面观点。通过聚合PAS值，可以对上下界进行微调以识别高价或低价房产。
