python房价预测实践成果
时间: 2023-10-17 21:30:51 浏览: 55
近年来,许多学者使用Python进行了房价预测的实践,并取得了一些成果。其中,周学君等利用人工神经网络将6个主要影响因素输入模型中进行房价预测。同样地,申瑞娜等研究了8个影响因素,并结合支持向量机方法进行了房屋价格预测。王景行则通过将LASSO回归和XGBoost机器学习算法与stacking模型相结合,对比了单一方法和集成模型在房价预测方面的效果。此外,还有赵泰等使用灰色GM(1,1)模型对商品房销售价格进行了预测,并得出了该模型在房价预测方面的应用价值。另外,王瑾等使用多元逐步回归方法对北京市房屋价格进行了统计分析,而陈世鹏等则利用随机森林模型对襄阳房贷数据进行了房价预测,取得了较好的效果。这些研究成果表明Python在房价预测方面具有一定的应用潜力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [Python数据处理课程设计-房屋价格预测](https://blog.csdn.net/mariodf/article/details/125285282)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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