地理视角下深圳市房价及其影响因素研究 ——基于随机森林模型

• 作者: 钟艾妮 答星 喻静敏
• 来源期刊: 城市勘测
• 学科: 地球科学
• 关键词: 随机森林模型 机器学习 空间异质性 地理空间因素
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 3S研究与应用
• 页码范围: 66-70
• 页数: 5页
• 分类号: P208
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-8262.2022.02.016

摘要

随着国民生活水平的提高,人们对房价的关注度也持续升高.传统的房价研究主要按时间序列法进行预测,然而房价是多指标影响因子,除与历史房价、房屋自身属性有关外,还与所处区位的地理环境、配套设施以及城市的规划分区等多方面因素相关.本文以2019年深圳市二手住宅小区单价为研究对象,从地理视角下,选取教育资源、医疗设施、交通便捷度、环境因素、规划因素的相关指标作为房价影响因子,通过随机森林的方法进行样本训练得到深圳市房价研究模型,对影响深圳市房价的上述指标进行分析研究.根据随机森林模型输出的变量重要性得知,医疗设施对深圳市房价影响最为显著.将测试数据输入预测模型,当实际的房价在均值附近时,此模型预测效果较好.