| 基于XGBoost的深圳二手房价格预测 |
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| 引用本文： | 胡晓伟,马春梅,孔祥山,李凤银. 基于XGBoost的深圳二手房价格预测[J]. 曲阜师范大学学报, 2022, 48(1): 57-65. DOI: 10.3969/j.issn.1001-5337.2022.1.057 |
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| 作者姓名： | 胡晓伟 马春梅 孔祥山 李凤银 |
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| 作者单位： | 曲阜师范大学计算机学院,276826,山东省日照市 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金(62072273); |
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| 摘 要： | 为了更加精准地预测二手房价格,该文以2019年深圳市二手房的真实交易数据为研究对象,利用线性回归模型、随机森林模型和XGBoost模型并加以POI计算来预测二手房价格.首先,对数据集进行清洗并可视化展示.其次,运用百度地图进行POI处理扩充数据集,使得数据集接近现实情况.接着,按照数据特征对房价影响的重要程度进行了排序,选取重要的特征来训练模型.最后,通过数值结果分析,XGBoost模型对二手房的房价评估效果最好,尤其是经过POI处理的数据集和XGBoost模型的这种组合,对于深圳市的二手房价格具有极好的预测效果.
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| 关 键 词： | XGBoost 机器学习 POI 二手房价格预测 |
Price forecast of second-hand house in Shenzhen based on XGBoost |
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| HU Xiaowei,MA Chunmei,KONG Xiangshan,LI Fengyin. Price forecast of second-hand house in Shenzhen based on XGBoost[J]. Journal of Qufu Normal University(Natural Science), 2022, 48(1): 57-65. DOI: 10.3969/j.issn.1001-5337.2022.1.057 |
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| Authors: | HU Xiaowei MA Chunmei KONG Xiangshan LI Fengyin |
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