【摘 要】
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我国房价在2022年以前逐年上涨,高额的房价成为了许多年轻人的负担。因此,租房居住成为了现代人的一种越来越常见的生活方式,但我国目前的房屋租赁系统还不够完善,仍然存在许多乱象。在此基础上,分析住房租金的影响因素以及运用机器学习方法来预测租金,对我国当前租赁市场的发展有着较为重要的意义。本文利用python从链家网爬取了武汉市2月28日出租房源数据共9930条。首先对原始数据进行数据预处理,通过各种
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我国房价在2022年以前逐年上涨,高额的房价成为了许多年轻人的负担。因此,租房居住成为了现代人的一种越来越常见的生活方式,但我国目前的房屋租赁系统还不够完善,仍然存在许多乱象。在此基础上,分析住房租金的影响因素以及运用机器学习方法来预测租金,对我国当前租赁市场的发展有着较为重要的意义。本文利用python从链家网爬取了武汉市2月28日出租房源数据共9930条。首先对原始数据进行数据预处理,通过各种直方图和箱线图等统计图表分析住房租金的分布情况以及各种因素对住房租金的影响。其次,通过随机森林对样本数据特征进行重要性排序,分析各个特征变量对住房租金的影响程度。本文建立了支持向量回归（SVR）、BP神经网络和随机森林模型对预处理后的数据进行预测分析。单一的预测模型SVR和BP神经网络能较好地模拟数据之间的非线性关系,但也存在一些缺陷,因此采用粒子群算法（PSO）对两种模型参数进行优化,最后得到PSO-SVR模型和PSO-BP模型。考虑到组合模型能结合两种单一预测模型的优点,本文采用Adaboost算法的集成方法,将PSO-SVR模型和PSO-BP模型进行结合,提出一种新的组合模型。这样两种算法进行互补,最后得到的预测结果也能更为准确。最后建立住房租金预测模型,通过PSO-SVR,PSO-BP,组合方法和随机森林,对武汉市房租价格分别进行预测。通过测试集数据,发现组合模型的误差更小,拟合效果更好。
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