기후위기에 적극적으로 대응하기 위해서 온실가스 배출량 감축, 에너지 효율화, 환경 친화적이고 지속 가능한 친환경 건축물 조성이 추진되고 있다. 친환경 건축물과 관련된 친환경 인증제도에는 건축물의 에너지 소요량을 측정하는 건축물 에너지 효율등급 인증인 BEEC과 건축물이 환경에 미치는 영향을 평가하는 녹색건축인증제인 G-SEED가 있다. 본 논문에서는 2006년부터 2021년까지 16년간의 서울시 아파트 관련 데이터 120만 건을 수집하여 탐색적 데이터 분석을 수행한 후 전처리를 거쳐 선형모델 및 eXtreme Gradient Boosting 알고리즘을 가격 예측에 사용하였다. XGBoost는 회귀 및 분류에 뛰어난 성능을 보이는 앙상블 트리 모델이며 성능을 최적화시키기 위해 랜덤 서치 하이퍼파라미터 최적화를 수행하였다. 예측 결과, 하이퍼파라미터 튜닝을 거친 XGBoost 모델이 선형모델 및 다른 트리 모델에 비해 친환경 인증제도를 포함한 아파트 가격예측에 가장 뛰어난 성능을 보이는 것을 규명하였다. 본 연구를 통해 XGBoost가 건축물 가격 예측에 뛰어난 성능을 보이는 적절한 알고리즘임을 알 수 있으며 서울시 아파트 가격에 친환경 인증제도의 가치가 반영되어 있음을 알 수 있다.