基于机器学习的房地产批量评估模型

发布时间：2021-03-08 11:02

　　文章基于特征价格理论,通过链家网和GIS获取特征变量,建立多元回归、神经网络和随机森林模型,对上海市二手房进行实证研究。研究发现:随机森林模型的绝对百分误差为7.4%,评估效果理想,优于神经网络,更适用于在实践中进行二手房的批量评估。 

【文章来源】：统计与决策. 2020,36(09)北大核心CSSCI

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

系数平滑前后折线图（以杨浦区为例）


本文编号：3070941