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- URN zum Zitieren dieses Dokuments:
- urn:nbn:de:bvb:355-epub-526571
- DOI zum Zitieren dieses Dokuments:
- 10.5283/epub.52657
Diese Publikation ist Teil des DEAL-Vertrags mit Springer.
Zusammenfassung
Data-driven machine learning algorithms have initiated a paradigm shift in hedonic house price and rent modeling through their ability to capture highly complex and non-monotonic relationships. Their superior accuracy compared to parametric model alternatives has been demonstrated repeatedly in the literature. However, the statistical independence of the data implicitly assumed by ...
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