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以多元线性回归统计模型为基础,用Python语言对美国部分地区房价数据进行建模预测,进而探究提高多元回归线性模型精度的方法。先对数据进行探索性预处理,随后设置虚拟变量并建模得出预测结果,再使用方差膨胀因子对多重共线性进行修正,从而提高模型精度与稳健性,使回归结果在很大程度上得到优化。
多元线性回归统计模型在房价预测中的应用
【摘 要】
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以多元线性回归统计模型为基础,用Python语言对美国部分地区房价数据进行建模预测,进而探究提高多元回归线性模型精度的方法。先对数据进行探索性预处理,随后设置虚拟变量并
【机 构】
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五邑大学智能制造学部
【出 处】
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计算机时代
【发表日期】
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2020年6期
【基金项目】
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广东省自然科学基金项目(2016A030310003),广东省高校高等教育教学改革项目“基于双螺旋结构模型的创新创业协同育人机制探索与实践”(GDJX2017011),五邑大学2019年度省级大学生创新训练项目(S01911349055)
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