论文摘要
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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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 张志锋,崔亚东,崔霄
关键词: 岭回归,回归,二手房
来源: 数字技术与应用 2019年11期
年度: 2019
分类: 信息科技,经济与管理科学
专业: 宏观经济管理与可持续发展
单位: 郑州轻工业大学软件学院
基金: 国家自然科学基金(61975187)联合资助
分类号: F299.23
DOI: 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2019.11.96
页码: 178-180
总页数: 3
文件大小: 4394K
下载量: 473
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