一种基于随机森林和Light GBM的房产估价模型

作     者：冯梓豪 刘从军 FENG Zihao;LIU Congjun

作者机构：江苏科技大学计算机学院镇江212000 江苏科大汇峰科技有限公司镇江212000 

出 版 物：《计算机与数字工程》 (Computer & Digital Engineering)

年 卷 期：2024年第52卷第1期

页      面：184-189页

学科分类：01[哲学] 0101[哲学-哲学] 010104[哲学-逻辑学] 07[理学] 070104[理学-应用数学] 0701[理学-数学] 

主　　题：随机森林 房产估价 特征工程 Light GBM 

摘      要：针对商品房评估方法中存在数据源单一,考虑影响因素理想化,特征工程过分依赖主观经验等问题,结合随机森林和Light GBM模型,提出了一种RF_LightGBM模型用于房产价值评估。首先,通过随机森林对特征进行重要度排序,将影响房产价格因素较小的特征排除,使用网格搜索算法对模型进行优化,最后将该方法用于房产价值评估。在真实的房价数据集上进行的实验表明,相较于随即森林,XGBoost等传统模型,RF_LightGBM模型的评估精度提高了1.7%,且百分误差在0%~10%以内的评估结果占比88.38%。说明所用模型可以很好地应用于房产价值评估,得到的评估结果更加准确。