隨著大數(shù)據(jù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展,房地產(chǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)越來(lái)越多,如何從復(fù)雜多樣的特征中得到房?jī)r(jià)的預(yù)測(cè)模型是非常重要的。本文研究的主要問(wèn)題是在大量的二手房相關(guān)的數(shù)據(jù)中找出重要的特征指標(biāo),對(duì)二手房房?jī)r(jià)建立預(yù)測(cè)模型。首先根據(jù)相關(guān)的房?jī)r(jià)理論,得出影響房?jī)r(jià)的三類特征,包括區(qū)位、建筑結(jié)構(gòu)和鄰里環(huán)境因素,通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲有針對(duì)性的獲取相對(duì)應(yīng)的特征數(shù)據(jù)。結(jié)合國(guó)內(nèi)外的相關(guān)的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模型,選擇出了 XGBoost算法。XGBoost算法擁有非常優(yōu)秀的分類以及回歸效果,算法的訓(xùn)練性能也很高,由于底層的原理基于梯度提升樹,從而能更好的適應(yīng)不平衡的數(shù)據(jù)集,同時(shí)也更不容易過(guò)擬合,泛化能力較好,在很多非線性的回歸問(wèn)題上也有良好的表現(xiàn),適用范圍很廣泛。本文通過(guò)網(wǎng)格搜索進(jìn)行模型的參數(shù)優(yōu)化,最后建立好的模型與LASSO進(jìn)行了比較,表現(xiàn)出了比較明顯的預(yù)測(cè)優(yōu)勢(shì)。
【學(xué)位單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：F299.23
【部分圖文】：

圖１．１技術(shù)路線??

圖２．１爬蟲程序流程??２．２．３功能實(shí)現(xiàn)??本文采集的數(shù)據(jù)是鏈家網(wǎng)的武漢市的二手房交易數(shù)據(jù)，采集的區(qū)域包括江岸區(qū)、??江漢區(qū)、嬌口區(qū)、東西湖區(qū)、武昌區(qū)、洪山區(qū)、漢陽(yáng)、東湖高新區(qū)等數(shù)據(jù)量較多的??８?jìng)�(gè)區(qū)域。??１．初始ＵＲ１??初始的ＵＲＬ是：ｈｔｔｐｓ：／／ｗｈ．ｌｉａｎｊｉａ．ｃｏｍ／ｅｒｓｈｏｕｆａｎｇ／，其中每個(gè)區(qū)域的頁(yè)面需要在??后面追加區(qū)域的名稱，如ｈｔｔｐｓ：／／ｗｈ．ｌｉａｎｊｉａ．ｃｏｍ／ｅｒｓｈｏｕｆａｎｇ／ｊｉａｎｇａｎ／表示的是江岸區(qū)列??表的第１頁(yè)。??２．各區(qū)域的分頁(yè)數(shù)量??

套如周邊一公里內(nèi)的公交車站、咖啡廳、銀行、超市等的數(shù)量，最近的地鐵站距離，??這些數(shù)據(jù)通過(guò)百度地圖的ＡＰＩ服務(wù)獲��；房屋所屬地塊等級(jí)通過(guò)武漢市國(guó)土局２０１４??年的規(guī)劃圖獲取。??３．１．１基礎(chǔ)數(shù)據(jù)??
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