【摘 要】
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为了更精确快速的预测二手房房价,将对最近抓取的南京二手房数据集进行数据样本分析。通过对样本的基本信息和属性的可视化分析,对数据集进行异常识别填补、哑编码、数据标准
【基金项目】
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国家自然科学基金(61975187)联合资助
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为了更精确快速的预测二手房房价,将对最近抓取的南京二手房数据集进行数据样本分析。通过对样本的基本信息和属性的可视化分析,对数据集进行异常识别填补、哑编码、数据标准化等数据预处理工作;提出将使用XGBoost算法对南京二手房数据集进行训练建模;结合线性回归,岭回归和lasso回归,对训练结果进行比较,XGBoost模型应用效果比较好,在预测房价上具有一定的实用性。
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