基于XGBoost与多种机器学习方法的房价预测模型

• 作者: 张家棋 杜金
• 来源期刊: 现代信息科技
• 学科: 工学
• 关键词: 房价预测 多元回归 神经网络 XGBoost
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 信息技术
• 页码范围: 15-18
• 页数: 4页
• 分类号: TP181|F299.23
• 字数: 2873字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19850/j.cnki.2096-4706.2020.10.005

摘要

房价预测问题是机器学习当中典型的回归问题,常见的算法有多元线性回归、神经网络以及基于集成学习方法的XGBoost模型,在具体的问题中,不同的模型得到的效果也不尽相同.针对房价预测这一实际问题,对房屋的各种不同特征进行分析研究,应用了多种回归模型,并比较上述三种模型在这一问题上的表现,对不同模型的优缺点进行横向对比,对效果差异进行分析与总结.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张家棋	重庆师范大学数学科学学院	1	0	0.0	0.0
2	杜金	重庆师范大学数学科学学院	1	0	0.0	0.0