基于梯度提升回归树模型的上海市二手房均价分析

汪春丽; 刘露萍

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基于梯度提升回归树模型的上海市二手房均价分析

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本文基于梯度提升回归树集成模型,利用采集的“链家”网站上海市近三年各住宅小区二手房的相关数据,分析影响上海市二手房均价的因素。对各影响因素运用Person相关系数矩阵及热力图进行初步分析,并将收集的数据分为训练集和测试集,训练并测试支持向量机模型、线性回归模型及集成模型。最终实验结果表明,基于梯度提升回归树的集成模型更能准确的预测上海市二手房的均价,且梯度提升回归树的MSE是其中最小,相关系数最大达到0.831,具有较好的拟合效果。

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来源
《运筹与模糊学》 |2021年第3期|P.257-267|共11页
作者
汪春丽; 刘露萍;
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作者单位

贵州大学数学与统计学院贵州贵阳;

贵州大学数学与统计学院贵州贵阳;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类中国工业经济;
关键词
二手房均价; 机器学习; 梯度提升回归树; 模型对比;

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