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随机森林房地产自动评估模型构建及其比较研究

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本文利用徐州市2018年20000余条二手房挂牌数据,揭示了随机森林自动评估模型的构建特点,并从评估精度、泛化能力和经济解释等方面与其他模型进行了比较分析.结果 表明:回归树分裂时特征子集的特征个数对随机森林自动评估模型的评估精度有显著影响;总体而言,随机森林模型的评估精度显著优于特征价格模型、BP神经网络模型和支持向量回归模型,且具有稳定的泛化能力,能够揭示房地产价格的构成特征,在实践应用中具有明显的优越性.
The Construction of Random Forest Automated Valuation Model for Real Estate and Comparison with Other Models

公云龙、杨雨涵

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中国矿业大学公共管理学院,江苏徐州221116

香港理工大学土地测量及地理资讯学系,香港810005

房地产 自动评估模型 随机森林 机器学习 模型比较

全国统计科学研究重点项目中国人民大学教育基金会林增杰土地科学发展基金优秀学术论文资助项目(2020)

2021LZ07

2022

中国资产评估
中国资产评估协会

中国资产评估

CSTPCDCHSSCD
影响因子：0.164
ISSN：1007-0265
年,卷(期)：2022.(1)
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