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基于XGBoost和LightGBM模型的房屋租赁价格研究
引用本文:胡国华.基于XGBoost和LightGBM模型的房屋租赁价格研究[J].中国市场,2023(10):143-146.
作者姓名:胡国华
作者单位:北方工业大学理学院
摘    要:坚持“房住不炒”原则,建立“租购并举”的住房制度,是保持房地产市场平稳健康发展的重要举措。文章利用LightGBM模型和XGBoost模型对月租金进行预测,结果显示LightGBM模型的建模效果最好,并且预测后系统会自动计算得分,可靠性更高。同时发现影响住房月租金的关键因素主要包括房屋面积、小区所在商圈位置、房屋距离地铁的距离、房屋所在建筑的总楼层数和小区房屋出租数量等。

关 键 词:XGBoost模型  LightGBM模型  住房租金
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