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随机森林房地产自动评估模型构建及其比较研究
文献摘要：
本文利用徐州市2018年20000余条二手房挂牌数据,揭示了随机森林自动评估模型的构建特点,并从评估精度、泛化能力和经济解释等方面与其他模型进行了比较分析.结果 表明:回归树分裂时特征子集的特征个数对随机森林自动评估模型的评估精度有显著影响;总体而言,随机森林模型的评估精度显著优于特征价格模型、BP神经网络模型和支持向量回归模型,且具有稳定的泛化能力,能够揭示房地产价格的构成特征,在实践应用中具有明显的优越性.
文献关键词：
房地产;自动评估模型;随机森林;机器学习;模型比较
中图分类号：
作者姓名：
公云龙;杨雨涵
作者机构：
中国矿业大学公共管理学院,江苏徐州221116;香港理工大学土地测量及地理资讯学系,香港810005
文献出处：
引用格式：
[1]公云龙;杨雨涵-.随机森林房地产自动评估模型构建及其比较研究)[J].中国资产评估,2022(01):32-41
A类：
B类：
产自,自动评估模型,徐州市,余条,二手房,挂牌,泛化能力,回归树,特征子集,总体而言,随机森林模型,特征价格模型,支持向量回归模型,房地产价格,构成特征,模型比较
AB值：
0.285633
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