数据驱动下房地产批量评估方法研究 ——基于机器学习的建模分析

发布时间：2025-02-09 17:15

　　房地产产业是我国拉动经济发展最主要的产业之一,随着城市面积的快速扩张,城市市中心土地市场供应的愈发紧缺,房地产交易市场已由新房交易市场向二手房交易市场转变,准确的房地产评估对于指导人们买卖房产,政府制定税收及制定经济发展战略都有十分重要的作用。在这种情况下,政府、中介、买卖人对完善的二手房市场信息和准确的二手房价格的需求越来越迫切。二十一世纪计算机技术和信息技术的发展,人们在房地产评估的方式上不再局限于传统的人工评估方式。科研工作者们正在不断探索新的方法来解决批量评估过程中要人工完成大量数据处理和计算工作,计算机技术的更新使大数据房地产估价的方式逐渐走进了人们的视野。在房地产评估方法研究中,伴随大数据技术和人工智能的进步,利用大数据技术来进行房地产评估逐渐成为了新的研究焦点,其在房地产评估领域内的应用也逐渐的火热起来并获得了更多的市场认可。本研究从网上公开数据获取了近六千条大连市二手房挂牌信息作为原始数据,采用最新的机器学习算法结合房地产评估理论探索数据驱动房地产评估的可行性,经过对三种算法的模型评价指标的比较最终得出结论,相比于传统的机器学习方法,CatBoost算法在房地产价格评估的...

【文章页数】：67 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图１－３爬取数据的小区在大连市的分布图??（２）

?数据驱动下房地产批量评估方法研究——基于机器学习的建模分析???１．３．２研究方法??（１）因子数据选取方面??本文在房屋价格属性的基础上，选取了房屋交易过程中，价格影响较大的??数据作为选取的因子。这些因子的选取符合房地产价格评估的原理，从房屋的??个体因素、邻里环境、区位因....

图２－２?ＣａｔＢｏｏｓｔ算法原理图??ＣａｔＢｏｏｓｔ算法基于对称决策树为基学习器，该算法具有使用简单，调节参??

?数据驱动下房地产批量评估方法研究一基于机器学习的建模分析???法在准确率方面有了很大的提升，实际应用中表现中也更加的优秀。ＣａｔＢｏｏｓｔ??算法的原理如图２－２所示：??｜类别型特征的相关工作??目标变量统计??’?类别型特征?｜?＜?????１?特征組合????｜?Ｃａｆｆ....

图５－７多元回归模型评价指标值拟合优度图??

?数据驱动下房地产批量评估方法研究一基于机器学习的建模分析???多元回归模型评价指标值拟合优度如５－７图所示：??ＬｉｎｅａｒｉＲｅｇｒｅｓｓｉｏｎ??２０００?＊??＾?１５?００?＇??１??■?１＿，??５００?？?Ｉ??◎?Ｗ｜Ｐ｜｜＾ｆ｜＾ｐｉｐＦ？ｌｉｐ，ＩＰ＇ｆｉｐ....

图５－１０随机森林模型评价指标值拟合优度图??图中显示的是在随机森林模型测试中，测试值的数量和价格的曲线图，定??

?数据驱动下房地产批量评估方法研究一基于机器学习的建模分析???表?５－４?ＲａｎｄｏｍＦｏｒｅｓｔ?Ｒｅｓｕｌｔｓ??ｒ２＝?０．９５３?ＭＳＥ：?１１４２．５６??ＲＭＳＥ：?３３．８?ＭＡＥ：?２０．８９??随机森林模型评价指标值拟合优度图如５－１０所示：????Ｒａｎｄｏ....

本文编号：4032589