開催中RMSE・小さいほど良い
中古マンション価格予測チャレンジ
過去の中古マンションの取引データから、2020年前半に取引されたマンションの価格を予測するコンペです。初めてのコンペにおすすめです。
- 期間：2026年3月14日から（終わりの日は決まっていません）
- 提出：1日5回まで（日本時間の0時に戻ります）
- 参加者：—人
- ベースライン：0.3648（学習データの価格の平均で、全部を予測したときのスコア）
読み込んでいます…
無料の登録をして参加する
メールアドレスか Google で、無料で登録できます。登録すると、データを落として、提出できるようになります。
または
すでにスタアカのアカウントがある方は、ログインしてください。登録すると、利用規約とプライバシーポリシーに同意したものとします。
コンペに参加する
順位表に出す名前を決めて、ルールに同意してください。名前は空でもかまいません（「参加者」と4けたの数になります）。メールアドレスや本名は、順位表には出ません。
データ
- train.zip学習用のデータ（2019年以前の取引。都道府県ごとの CSV が入った zip・約19MB）
- test.csvテスト用のデータ（2020年第1・第2四半期の取引。価格なし・約4MB）
- sample_submission.csv提出の見本（この形で提出します）
- data_explanation.xlsx列の説明
提出する
順位表に出す名前：（変える）
読み込めませんでした。時間をおいて、もう一度開いてください。
順位表
1人1行で、いちばん良いスコアが載ります。
| 順位 | 名前 | スコア | 提出 | 最後の提出 |
|---|---|---|---|---|
| 読み込んでいます… | ||||
自分の提出
| 日時 | ファイル | 結果 |
|---|
背景と目的
国内の中古マンションの価格を予測してみましょう。
マンションに限らず、不動産の価格は、需要と供給だけでなく、景気や金利、人口の変化などの影響も受けます。価格が決まる理由が複雑にからみ合っているので、正確に予測するのは難しい仕事です。一方で、不動産の売り買いの記録はたくさん積み重なっていて、機械学習と相性の良い分野でもあります。
このコンペでは、過去の中古マンションの取引のデータを使って、取引価格を予測するモデルを作ってください。
このコンペは、以前 Nishika で開かれていたもので、Nishika のサービスの終了にともない、DataDojo を経て、スタアカで開いています。
データ
| ファイル | 中身 |
|---|---|
train.zip | 2019年以前に取引された中古マンションのデータ（価格つき）。都道府県ごとの CSV |
test.csv | 2020年第1・第2四半期に取引された中古マンションのデータ（価格なし） |
sample_submission.csv | 提出の見本 |
data_explanation.xlsx | 列の説明 |
予測するのは 取引価格（総額）_log（取引価格の総額の常用対数）です。
評価指標
RMSE（二乗平均平方根誤差）。予測と正解の差を2乗して平均し、平方根をとった値です。小さいほど上位です。
ルール
提出
- 1日に5回まで提出できます。日本時間の0時に回数が戻ります
sample_submission.csvと同じ形（列の名前と並び、行の数、ID）の CSV を提出します。ID の列で正解と結びつけて採点するので、行の並びは自由です- 採点できなかった提出（列の名前が違う・ID が足りない・予測が空など）はエラーになり、回数には数えません
順位表
- 1人1行で、いちばん良いスコアが載ります。名前は、参加するときに決めた名前です（メールアドレスや本名は出ません）
- このコンペは終わりの日を決めていないので、順位表はいつでも今の順位です
禁止すること
- テストデータの正解を、ほかから手に入れること
- 1人で複数のアカウントを使うこと
- ほかの参加者と、提出のファイルや結果を共有すること（コードや手法の共有はかまいません）
不正が分かったときは、提出やスコアを取り消すことがあります。
DataDojo のころの記録 このコンペを DataDojo で開いていたころ（2026年3月14日〜11月14日）の記録も、順位表に「DataDojo」の印つきで載せています（名前は DataDojo の表示名です）。また、運営が作った予測のスコア（ベンチマーク）も、「運営」の印つきで並べています。どのくらいのスコアから始まり、どこを目指せばよいかの目安にしてください。