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基于特征价格理论,选择区位特征、建筑特征、邻里特征、消费者心理特征和租约特征五类共计20项特征变量,构建出长租公寓租金定价评估的随机森林模型,并将成都市长租公寓市场作为研究对象进行实证研究。研究结果表明:随机森林模型MAPE(%)为6.9%,优于神经网络和传统多元回归模型。
基于随机森林模型的长租公寓租金定价评估研究
【摘 要】
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基于特征价格理论,选择区位特征、建筑特征、邻里特征、消费者心理特征和租约特征五类共计20项特征变量,构建出长租公寓租金定价评估的随机森林模型,并将成都市长租公寓市场作为研究对象进行实证研究。研究结果表明:随机森林模型MAPE(%)为6.9%,优于神经网络和传统多元回归模型。
【机 构】
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武汉大学土木建筑工程学院
【出 处】
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建筑经济
【发表日期】
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2021年6期
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