基于LightGBM的住房租金预测分析

• 作者: 张晓博 陈熙
• 来源期刊: 产业与科技论坛
• 关键词: 大数据 机器学习 LightGBM模型 住房租金
• 年，卷（期）: 2020,（6）
• 所属期刊栏目: 评价分析
• 页码范围: 103-105
• 页数: 3页
• 字数: 3171字
• 语种: 中文

摘要

本文利用DC竞赛数据,探讨比较多元回归模型、LightGBM模型以及XGBoost模型对于住房月租金的预测效果,并以均方误差作为评价标准.结果表明,在使用相关系数提取特征的条件下,使用LightGBM模型建模预测效果最佳,对56,279条样本进行预测得到的均方误差约为2.86,该得分为提交预测结果后系统自动计算得到,具有高度可信性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈熙	贵州财经大学大数据统计学院	2	0	0.0	0.0
2	张晓博	贵州财经大学大数据统计学院	2	0	0.0	0.0