【摘 要】
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随着机器学习及相关领域的飞速发展,机器学习也随之进入到房产行业,科学地对房价进行评估和预测。由于现有的方法存在着精度不高等问题,提出一个新的更复杂的分析模型。该模
【基金项目】
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广东省科技计划项目(2016B050502001),东莞职业技术学院政校行企合作开展科研与服务项目(政201817)。
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随着机器学习及相关领域的飞速发展,机器学习也随之进入到房产行业,科学地对房价进行评估和预测。由于现有的方法存在着精度不高等问题,提出一个新的更复杂的分析模型。该模型是基于所收集的房屋数据信息,然后利用一个递归神经网络结合XGBoost树的新模型,对这些数据进行分析,从而实现对房价的预测。通过实验表明,这个模型相对于现有的模型,误差减小了近15%。因此能够满足实际需求。
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