基于XGBoost的深圳二手房价格预测OA
Price forecast of second-hand house in Shenzhen based on XGBoost
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X…查看全部>>
胡晓伟;马春梅;孔祥山;李凤银
曲阜师范大学计算机学院,276826,山东省日照市曲阜师范大学计算机学院,276826,山东省日照市曲阜师范大学计算机学院,276826,山东省日照市曲阜师范大学计算机学院,276826,山东省日照市
信息技术与安全科学
XGBoost机器学习POI二手房价格预测
《曲阜师范大学学报（自然科学版）》 2022 (1)
基于理性策略的区块链系统安全研究
57-65,9
国家自然科学基金(62072273)山东省重大基础研究(ZR201906140028).
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