人工智能与提升技术在自动估值模型中的应用——新加坡住宅市场研究

"基于人工智能的自动估值模型 (AI-AVM) 中的决策树和提升技术在预测新加坡住宅物业价格方面的应用" 本文深入探讨了利用人工智能技术，特别是决策树和提升技术来构建自动估值模型 (AI-AVM) 在房地产市场中的应用。AI-AVM 是一种创新的数据驱动方法，旨在提高房地产价格预测的准确性。传统的多元回归分析 (MRA) 虽然广泛使用，但在处理复杂数据关系时可能受限。文章通过对比分析表明，AI-AVM 模型在预测新加坡私人住宅和公共住房（如 HDB）价格方面，表现出了优于 MRA 模型的性能。 决策树是一种直观的机器学习算法，能够处理分类和数值数据，通过构建一系列规则来预测目标变量。在 AI-AVM 中，决策树被用来识别影响房产价格的关键特征，如地理位置、房屋面积、建筑年份等。然而，单个决策树可能过于简单，无法捕捉数据中的复杂交互效应，这就是提升技术发挥作用的地方。 提升技术，如梯度提升机 (Gradient Boosting Machines)，通过组合多个弱预测器（如简单的决策树）形成一个强预测器。这种技术允许决策树之间存在相互依赖的结构，从而能够更好地建模非线性关系和交互效应。在本研究中，提升决策树模型被证明是最优的，能够解释超过 88% 的房价变异，同时将预测误差控制在 6%（对于 HDB 公共住房）和 9%（对于私人市场）以内。 为了验证模型的稳健性，研究者使用 2017 至 2019 年的房地产交易数据进行样本外预测。即使在新的时间窗口内，AI-AVM 的预测误差仍保持在一个相对窄的范围内，介于 5% 至 9%，这进一步证实了模型的有效性和泛化能力。 基于决策树和提升技术的 AI-AVM 提供了一种强大的工具，可以更准确地评估新加坡的住宅物业价值，这对于房地产投资者、政策制定者以及市场参与者来说具有重要的实践意义。这种模型不仅可以用于实时的市场估价，还可以帮助识别市场趋势，为决策提供数据支持。未来的研究可能会探索将其他人工智能技术，如神经网络和深度学习，与决策树和提升技术结合，以进一步提高预测精度和模型解释性。