基于机器学习方法的美国房屋价格影响因素分析

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近年来,随着中国经济的快速发展,赴美留学和移民的人数日益增多,海外房产投资需求也越来越大。为此,本文从微观角度来研究影响美国房屋价格的主要因素,旨在通过对房屋的实用性和舒适性等多维度分析,实现对房价的精准预测,为赴美留学者和移民等人进行海外房产投资提供一定的指导作用。本文以美国房屋价格为研究对象,结合国内外学者的研究来初步确定合适的房屋价格预测模型。首先对数据集进行预处理并对变量做描述性统计分析来建立特征工程;其次选用多元线性回归、岭回归、随机森林和XGBoost对数据集进行预测,分析对房价有显著影响的特征变量;最后通过交叉验证计算不同方法在预测数据集上的均方根误差,选出最优模型为XGBoost,最终我们用XGBoost分析得出影响美国房屋价格的主要因素。研究结果表明,影响美国房价有三个主要方面:1、房屋相关面积。其中可以首先考虑地面面积和地下室面积这两大因素,因为这些因素往往与价格成正比,直接决定了房屋的价格;2、房屋装修情况。房屋的整体材料、房屋材料的质量、原施工日期、改造日期都是影响美国房价的重要因素,尤其是房屋的整体材料对房价的影响最大;3、房屋配套设施。高档全浴室数、地下室全浴室数、总房间数和花园墙透光性也可作为主要的考虑因素。
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