【摘 要】
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为解决单一特征选择方法的局限性问题,提出Lasso-RF(LRF)混合特征选择方法,并应用于在线短租房源价格问题研究。基于Airbnb房源数据,实验首先通过Lasso回归进行特征选择,处理
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目(71331003)
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为解决单一特征选择方法的局限性问题,提出Lasso-RF(LRF)混合特征选择方法,并应用于在线短租房源价格问题研究。基于Airbnb房源数据,实验首先通过Lasso回归进行特征选择,处理特征之间的多重共线性;然后采用随机森林算法精选剩余特征,最终得到35个重要特征,并带入4个预测模型中进行比较。结果表明,特征之间的多重共线性会影响随机森林算法对特征重要度的度量;LRF-RF预测模型与RF-RF预测模型相比,评价指标R2和MSE分别提高了0.005、0.006,同时运行时间缩短0.267秒,表明LRF混合
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