基于XGBoost和LightGBM模型的房屋租赁价格研究 |
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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. |
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作者姓名: | 胡国华 |
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作者单位: | 北方工业大学理学院 |
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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。
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关 键 词: | XGBoost模型 LightGBM模型 住房租金 |
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