【摘 要】
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随着国民生活水平的提高,人们对房产的需求不断增加,对房价的关注度也持续变高。房价作为多指标影响因子,受到很多条件的影响[2-4][11]。现有房价预测模型多属于单一预测算法
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随着国民生活水平的提高,人们对房产的需求不断增加,对房价的关注度也持续变高。房价作为多指标影响因子,受到很多条件的影响[2-4][11]。现有房价预测模型多属于单一预测算法,预测精度不理想,当数据噪声较大时又容易出现过拟合现象。针对这些问题,提出基于集成学习的房价预测模型。选用预测效果较好的Extra Trees,Random Forest,GBDT,XGB算法作为基础预测模型,分别训练并对四种基础模型进行stacking[1][5]集成,最终得到集成学习的房价预测模型。在加州房价数据集上试验表明,本方法相比于单一预测模型能够有效提高预测的准确率及稳定性,证实了本模型的有效性。
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