基于异质集成学习方法的房价预测

• 作者: 何睿婷
• 来源期刊: 通讯世界
• 学科: 工学
• 关键词: 房价预测 Ridge Regression RandomForest AdaBoost XGBoost
• 年，卷（期）: 2018,（10）
• 所属期刊栏目: 论述
• 页码范围: 296-297
• 页数: 2页
• 分类号: TP181
• 字数: 3450字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4222.2018.10.195

摘要

房价预测问题属于人工智能领域中的回归问题.对于回归问题的解决,常见的机器学习模型有Ridge Regression模型,基于集成学习方法的Random Forest模型,AdaBoost模型以及XGBoost模型.不同的模型在不同的问题中具有不同的效果,本文依据"房价预测"这一具体问题,采用了上述几种算法模型进行预测,综合了不同模型的预测情况得出最后的预测结果.对算法模型进行了原理分析,比较了不同的分类模型解决该问题的效果,横向对比了不同模型的优缺点,并对造成结果差异的原因进行了总结.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何睿婷		1	0	0.0	0.0