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基于机器学习回归模型的房价预测研究
被引量:
1
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摘要
本文从波士顿的多项房价影响因素中找到合适的特征,并且使用独热编码,归一化等方式来预处理特征,接着使用全连接深度学习训练以及随机森林训练,发现并展示训练过程中较为重要的特征,最终得出深度学习全连接相比于随机森林效果更好的结论。本次模型训练与房价预测,目的在于发现影响房价的重要特征。并且本次训练的经验与模型,可以迁移到更多的地域房价预测中。
作者
宋尧
机构地区
北京十一学校
出处
《电子制作》
2021年第2期41-43,共3页
Practical Electronics
关键词
线性回归
随机森林
深度学习
房价预测
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
F293.3 [经济管理—国民经济]
引文网络
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