基于几类机器学习模型的房价预测分析

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选取1998年~2019年全国35个大中城市房价及其影响因素的相关数据,分别构建基于K近邻法、决策树、随机森林和支持向量机的房价预测模型。通过K折交叉验证和GridSearch对各模型的参数进行寻优操作,从而得到各类模型的最优状态,以期为房价精准预测提供新参考,并为政府的宏观调控提供新思路。结果表明,从拟合度(R2)来看,最优参数组合(测试集)中K近邻法>随机森林>支持向量机>决策树。但依据理论,随机森林应是这4类模型中的最优模型。
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