文献类型：期刊文章

作　　者：张志锋[1] 崔亚东[1] 崔霄[1]

ZHANG Zhi-feng;CUI Ya-dong;CUI Xiao(Software Engineering College Zhengzhou University of Light Industry,Zhengzhou Henan 450001)

机构地区：[1]郑州轻工业大学软件学院

出　　处：《数字技术与应用》

基　　金：国家自然科学基金(61975187)联合资助

年　　份：2019

卷　　号：37

期　　号：11

起止页码：178-180

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：为了更精确快速的预测二手房房价,将对最近抓取的南京二手房数据集进行数据样本分析。通过对样本的基本信息和属性的可视化分析,对数据集进行异常识别填补、哑编码、数据标准化等数据预处理工作;提出将使用XGBoost算法对南京二手房数据集进行训练建模;结合线性回归,岭回归和lasso回归,对训练结果进行比较,XGBoost模型应用效果比较好,在预测房价上具有一定的实用性。

关 键 词：XGBoost  岭回归 lasso回归  二手房

分 类 号：F832.4[金融学类] TP181]