【摘 要】
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随着我国社会经济的迅速发展壮大,房地产行业也逐渐雄起,但城市可供开发的土地越来越少.于是二手房逐渐进入人们视线,对二手房信息的需求量变大.因此,能够快速准确评估二手房房价,对房地产开发商和够房者起到积极作用.本文以甘肃省兰州市5个主城区的普通住宅二手房为研究对象,首先选取区域、建筑和邻里三大因素,共21个特征变量够建指标体系;其次相对调查问卷形式获取的数据,本文采用Python 2爬取安居客和房天
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随着我国社会经济的迅速发展壮大,房地产行业也逐渐雄起,但城市可供开发的土地越来越少.于是二手房逐渐进入人们视线,对二手房信息的需求量变大.因此,能够快速准确评估二手房房价,对房地产开发商和够房者起到积极作用.本文以甘肃省兰州市5个主城区的普通住宅二手房为研究对象,首先选取区域、建筑和邻里三大因素,共21个特征变量够建指标体系;其次相对调查问卷形式获取的数据,本文采用Python 2爬取安居客和房天下等网站二手房信息,和WebGIS技术获取小区周边设施等数据信息更加具有准确性;然后够建单一评估模型,如随机森林、SVR、Boosting等,分别对房价进行评估预测,结果表明随机森林预测误差较低,但发现评估模型不具有一致性.因此采用组合模型集成学习Stacking算法,使每个样本的预测值达到最佳.最终预测结果中标准化均方误差NMSE值为0.107,相比随机森林降低了27.07%,说明Stacking算法不但降低了预测误差,还具有很好的泛化性能;最后根据房价将二手房离散化为高档、中档和低挡,结合随机森林和OWA算子对变量重要性进行综合性度量,分析不同档位二手房的重要影响变量,并给购房者和建房者提供一些建设性意见.
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