近年来,随着我国经济水平的不断提高,我国房价呈现出不断上升的态势。我国政府根据实际情况,对房地产税收进行了一系列调整,积极推动房地产税收改革,并于2011年在上海和重庆进行了对个人住房保有环节税征收的改革试点。2017年11月,财政部首次明确了推进房地产税立法和实施的基本原则,即“立法先行、充分授权、分步推进”。同时,为了逐步建立完善的现代房地产税制度,财政部进一步提出应当适当降低建设、交易环节税费负担,按照评估值对工商业房地产和个人住房征收房地产税。确定房地产税基是全面开征个人住房保有环节税收的重要前提,因此本文希望研究房地产税基的评估方法。随机森林方法作为非参数方法,不需要预设函数形式,可以处理复杂的难以拟合的非线性关系的样本,同时具有较高的预测精度和良好的抗噪性。本文借鉴国内外房地产税基评估的经验,以特征变量模型为基础,将随机森林方法引入特征价格理论框架中,建立了基于随机森林的房地产税基批量评估模型。本文将建立的基于随机森林的房地产税基批量评估模型用于厦门市的实证研究当中,通过网络挂牌数据、地理信息系统和实地问卷调查三种途径搜集了厦门市33个小区的231个房地产样本数据,进行建模和预测,得到了比较良好的模型预测结果。并且将随机森林模型的预测结果,与多元线性回归、回归决策树模型进行对比,展现了随机森林方法在房地产税基批量评估中的优势。