【摘 要】
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随着我国经济的发展,房产在人们的生活中的地位越来越重要。经过了十几年房价的迅速增长,如今房地产市场的热度虽然不比之前,但是仍然保持着很高的关注度,尤其是二手房市场成
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随着我国经济的发展,房产在人们的生活中的地位越来越重要。经过了十几年房价的迅速增长,如今房地产市场的热度虽然不比之前,但是仍然保持着很高的关注度,尤其是二手房市场成为了关注的焦点。本文通过集成学习方法对二手房产数据进行了研究与分析,构建出了准确有效的二手房产优质房分类模型,为普通居民在购房时、房地产商开发房地产时以及二手房中介在推广房源时都能提供科学的评估依据。本文先对二手房数据运用多种方法进行预处理,包括重复数据清洗、缺失值填充、数据标准化以及数据降维,使之能够在数据分析中直接使用。然后,本文基于集成学习,设计并构建了三种二手房产优质房的分类模型。第一,从决策树入手,从而构建了决策树集成的随机森林模型;第二,通过AdaBoost方法,采用多层感知器神经网络构建了神经网络集成模型;第三,采用最新提出的一种基于深度模型的深度森林算法,设计并改进了深度森林的实现方法,构建了基于深度森林的二手房产优质房模型。在构建出三种二手房产优质房模型之后,本文通过对比实验,对这三种模型进行了分析与对比。最后,本文通过二手房产数据对三种模型分别做了优质房的分类实验,并运用多种评价指标,对分类结果作了分析。实验结果表明,这三种模型都具有比较良好的分类效果。
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