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1.
陶然 《四川大学学报(自然科学版)》2022,(3):187-204
客观来说,房价受到诸多因素的制约,正因如此,房价预测仍然是数据分析中一个非常经典且具有挑战性的问题.本文针对房价数据冗余,在实际场景中很难确定重要特征,提出了一种创新的数据预处理方式,并通过双模型迭代拟合的方式进行数据预测.首先从数据意义、数据形式和数据关联性三个方面进行初始数据预处理,然后根据数据选择适合的模型进行训练.在传统机器学习中,Random Forest和XGBoost是两种常用的方法.RF模型通过其Bagging过程,能够准确地评判“冗余”特征,而XGB模型在提高预测效果的同时,也囿于其泛化能力下降,无法稳定地反映特征重要性.因此,本文利用RF模型处理冗余数据,并使用XGB模型对新数据集进行拟合提高预测效果.本文在Kaggle竞赛的数据集("House Prices-Advanced Regression Techniques")上进行了实验,测试结果显示,XGB回归模型最终的回归精度R2为87%,而单独的RF模型或XGB模型的R2分别为79.2%和78.7%.实验证明,该数据预测方法能够明显提高房价预测效果.同时,为充分体现模... 相似文献
2.
3.
选取深圳市3个主要城区185个居住小区的数据, 从中学质量(省级或非省级中学)的维度进行量化建立特征价格模型, 研究深圳市中学教育设施对房价资本化程度的影响。结果表明, 在影响中学周边小区二手房房价的因素中, 学校特征因素有显著的影响, 其中升学率、本硕以上教师和重点学校有正向助推作用, 而生师比有负向抑制作用。影响省级中学和非省级中学周边房价的学校特征因素存在差异, 其中在非省级中学周边小区二手房房价中, 主要是升学率和生师比等特征的影响, 而在省级中学周边小区二手房房价中, 主要是本硕以上教师人数和生师比等特征影响。与地铁和CBD的距离以及楼龄对中学周边房价表现为负影响, 且与重大商业服务中心和地铁站距离每增加1 km, 房价分别下降13.9%和28.7%, 楼龄每增加1年, 房价下降6.8%。研究结果揭示了中学教育质量特征对住宅价格的影响及程度, 综合反映了深圳市中学学区房价格的影响机制。 相似文献
4.
以贵阳市城区普通商品高层住宅为研究对象,在确立区位决定房价的研究前提下,对样本数据进行正态分布和空间自相关性检验后,采用普通Kriging方法,运用ArcGIS9.2绘制房价等值线图,直观反映地贵阳市城区普通商品住宅价格空间分布差异性。研究表明:房价呈现空间分布不平衡,中心区高,东部比西部高,南部比北部低;房价等值线由峰值区向四周递减的过程中,出现了多个次峰值区,由中心向四周递减的幅度不一致,市中心比外围的递减速度快,呈现出一定变异性。 相似文献
5.
4月26日,世博园结束了连续六轮的世博会试运行演练。据悉,每天涌入世博园的游客从5万、10万到20万、30万一路攀升, 相似文献
6.
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9.
为评价房地产企业回报率规制模式的有效性,本文从博弈论的角度出发,建立了政府规制机构与房产商、房产商与房产商为参与人的博弈模型,并得到混合策略均衡结果。在此基础上,分析了规制成本、惩罚力度、声誉收益或损失等因素对房产商行为及混合策略均衡的影响。博弈分析结果表明,政府机构对房产商的利润率进行限制,不仅对房价的抑制效果有限,而且还可能会导致商品房质量下降,社会福利水平降低。最后提出了完善房价规制体制、稳定房价的政策建议。 相似文献
10.