【摘 要】
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基于最小二乘法的自适应地块价值评估策略,本文将机器学习模型与专家经验提炼的逻辑框架相结合,通过机器学习去全量化、自动化学习框架参数可以有效提高定价精度,改进后的定价系统可以达到商用级别精度(90％以上),较专家定价,具有成本低、效率高、精度强的优点,较纯机器学习模型定价,高质量样本量的需求大幅减少,达到低成本、高效率、高精度地自动定价地块的效果.
【机 构】
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上海市杨浦区教育基建中心,上海 200433
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基于最小二乘法的自适应地块价值评估策略,本文将机器学习模型与专家经验提炼的逻辑框架相结合,通过机器学习去全量化、自动化学习框架参数可以有效提高定价精度,改进后的定价系统可以达到商用级别精度(90％以上),较专家定价,具有成本低、效率高、精度强的优点,较纯机器学习模型定价,高质量样本量的需求大幅减少,达到低成本、高效率、高精度地自动定价地块的效果.
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