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摘要
住房是人类生存之本,是民生所关注的重点问题,因此房价预测已成为当今国
内外专家学者研究的热点问题。传统机器学习方法在房价预测问题中的应用愈加广
泛,但其存在的寻参效果差、运行效率低等问题导致了实际预测精度低,回归误差
大。近年来,用于优化机器学习方法的算法层出不穷,特别是各类群优化算法的出
现使传统机器学习方法呈现更优房价预测性能。
基于上述理论背景,在研究过程中,本文首先使用基于机器学习的典型房价预
测方法进行回归预测,通过结果对比得到其中预测结果最理想的方法是梯度提升决
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