隨機森林模型在二手房批量評估中的應用研究.pdf

1、近年來，我國的房地產(chǎn)市場異常火熱，新房的市場價格逐年攀升，導致很多購房者把目光投向了二手房市場，使得二手房市場變得更加活躍。隨著二手房交易量的增加，房地產(chǎn)登記、銀行抵押貸款和稅務征收等方面的需求隨之增加，促使了對批量評估技術的需要。因此，本文通過對國內(nèi)外批量評估技術的分析，結合我國二手房市場的實際情況，探索出一套評估精度高、速度快、適用性強的二手房批量評估模型。
　　本文以市場比較法為指導，從公共因素、房屋自身因素、區(qū)位因素以及其

2、他因素四個方面對二手房價格的影響因素進行了深入分析，在此基礎上，確定了尋找可比樓盤以及對待估對象進行批量評估兩部分模型構建所需的特征因素。在尋找可比樓盤案例的過程中，利用支持向量機模型強大的分類能力找出了在同一評估區(qū)域范圍內(nèi)與之最可比的三個樓盤，實現(xiàn)了對同一評估區(qū)域中的樓盤進行更小同質(zhì)區(qū)域范圍的劃分?？紤]到特征與單價之間存在著非線性的關系，本文選定了擁有良好穩(wěn)定性能且不容易出現(xiàn)過擬合的機器學習模型—隨機森林，用于批量評估模型的構建，并對