简介:摘要:本文探讨了商品房价值的预测问题,采用了机器学习的方法,以东莞市为例,构建了一种能够预测商品房价值的模型。从地理位置、公共设施、商业设施、交通条件、人口分布、房屋属性等六大维度选取了21个特征因素,并计算了它们与房价的相关性。通过对比lasso回归、回归树模型、随机森林、梯度提升树等机器学习模型预测性能,发现随机森林的预测效果最好。根据训练好的模型,对东莞市全域的商品房价进行了模拟评估,并生成了商品房价值地图。此外,还计算生成了商品房性价比地图,为购房者提供了一个参考,也为房价地图研究提供一个新视角。