Объяснимый ИИ (XAI) повышает прозрачность моделей прогнозирования цен на жилье. В данной работе исследуется применение XAI-методов (SHAP, LIME, PDP) к моделям градиентного бустинга (XGBoost, LightGBM) на российском наборе данных о недвижимости (2018–2021) с Kaggle. Анализ значимости признаков выявляет влияние местоположения и размеров недвижимости на цену, что способствует принятию обоснованных решений. Результаты демонстрируют, что XAI помогает интерпретировать прогнозы, повышая доверие пользователей.

Zitoune I. (науч. рук. Арабовй М.К.) Объяснимый искусственный интеллект в задаче прогнозирования цен на жилье // Сборник тезисов докладов конгресса молодых ученых. Электронное издание. – СПб: Университет ИТМО, [2025]. URL: https://kmu.itmo.ru/digests/article/14147