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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。
基于机器学习的房地产批量评估模型
【摘 要】
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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
【机 构】
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同济大学经济与管理学院
【出 处】
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统计与决策
【发表日期】
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2020年9期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(71771177,71371144),中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(wx0120020172449)
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