【摘 要】
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随着城市化进程的快速推进,我国房地产行业也迅速发展.但城市中建筑日渐密集,能够开发的土地越来越少,故二手房的交易变得愈发活跃.快速准确的对房地产进行估价,不仅能为购房者和房地产开发商提供科学的理论价格,而且能够促进买卖双方进行高效地业务交易.因此,对房价进行研究具有重要的意义.本文从链家网站上获取深圳市1372个二手房有效样本,选取了物业费、所在区域、面积、房屋结构、朝向和总楼层数等15个可能对二
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随着城市化进程的快速推进,我国房地产行业也迅速发展.但城市中建筑日渐密集,能够开发的土地越来越少,故二手房的交易变得愈发活跃.快速准确的对房地产进行估价,不仅能为购房者和房地产开发商提供科学的理论价格,而且能够促进买卖双方进行高效地业务交易.因此,对房价进行研究具有重要的意义.本文从链家网站上获取深圳市1372个二手房有效样本,选取了物业费、所在区域、面积、房屋结构、朝向和总楼层数等15个可能对二手房单价造成影响的变量,并做了以下研究:首先,对获取的数据进行描述性统计,比较了不同变量造成的二手房单价差异.结果表明,所在区域和一公里内是否有地铁对二手房单价的影响较大,这与主观经验相一致.其次,考虑使用最多的线性回归模型对进行对数变换后的二手房单价进行预测.用逐步回归法进行了优化并对建立的回归方程进行检验.检验结果表明模型回归系数和回归方程整体均显著,且基本满足线性性、方差齐性、正态性、独立性的假设,可以使用该模型进行预测.但通过对测试集进行预测发现,线性回归模型的预测误差较大,尤其是对测试集中真实单价超过12万的二手房样本的均方误差达到了0.131093147.为了使预测更加准确,考虑基于决策树的集成方法进行房价预测.本文共选择了三种决策树集成方法进行二手房单价预测,分别为随机森林、GBDT和XGBoost.由于默认参数下的模型并非最优,为了更加准确的对二手房单价进行预测,需要对模型进行调参.本文对三种模型用均方误差指标进行了调参,利用网格搜索确定了模型中重要参数的取值,调参后的模型预测能力均比默认参数下的更强.同时,对特征重要性进行了排序,三种模型都认为所在区域、地铁、物业费和楼龄对二手房单价的影响较大.经对比发现,线性回归、随机森林、GBDT和XGBoost模型对训练集的拟合优度分别为0.6658、0.7626、0.7637、0.7681,对测试集的均方误差分别为0.05833、0.03479、0.03528、0.03947.三种集成方法对训练集的拟合优度均比线性回归高了0.1左右,对测试集的均方误差均明显小于线性回归方法下的均方误差,且调参后的随机森林模型在测试集上的均方误差最小,泛化能力最强,值得推广到房地产评估中去.
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