Отчёт об оценке, собранный под контролем человека, но алгоритами искусственного интеллекта

Предлагаю вниманию отчёт об оценке нового типа. Отчёт обезличен и может спокойно гулять по сети. Возможно, это один из первых full data-driven отчётов об оценке на русском языке и согласованный с российскими стандартами оценки. Все расчёты выполнены на Python. Практически весь текст написан не человеком, а GPT 4. На самом деле, не нужны никакие корректировки, справочники и т. п. Нужны только наборы данных и минимальные знания статистики и методов машинного обучения. Основные этапы оценки:
1) геоаналитика: в данном конкретном случае относительно простая в силу локальности рынка;
2) описательные статистики рынка;
3) проверка статистических гипотез о распределении;
4) определение значимых и незначимых признаков;
5) построение регрессионных моделей ценообразования и их применение к объекту оценки;
6) построение моделей на базе решающих деревьев;
7) согласование результатов: в данном случае все 9 моделей отработали настолько удачно, что разбег был только 6%, так что как таковое согласование не потребовалось.

В целом, в отчёте заложено 90% того, что нужно оценщику типовых объектов в 2023 году.

1. Отчёт: web.tresorit.com/l/6O5M8#u6j3kt5-IHzATTEVqanQGA
2. Код: github.com/Kirill…/kirovsk_230516/tree/master