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基于数据挖掘方法的HEDONIC房屋价格评估模型--以美国城市西雅图为例

基于数据挖掘方法的HEDONIC房屋价格评估模型--以美

国城市西雅图为例

作者:陈万成[1];戴浩然[1];金映含[1];

作者机构:[1]浙江大学地球科学学院,杭州310027;[1]浙江大学地球科学学院,杭州310027;[1]浙江大学地球科学学院,杭州310027;

来源:数据分析与知识发现

ISSN:1003-3513

年:2019

卷:000

期:005

页码:P.19-26

页数:8

中图分类:K902

正文语种:CHI

关键词:房价评估;HEDONIC模型;随机森林;神经网络;KNN

摘要:【目的】依据HEDONIC理论,利用不同类型特征构建商品房价格评估模型,为房屋价格评估工作提供一个效率更高、成本更低、准确性更高的解决方案。【方法】利用空间分析方法,对预处理后的数据构造并选取重要特征,基于随机森林、神经网络以及KNN建立融合模型。【结果】分析西雅图2014年至2015年商品房价格评估结果可以得出:该模型明显优于线性HEDONIC模型,准确度提升11.20%,较为可靠。【局限】选取样本数据时,时间截面并不完全一致,导致模型存在潜在缺陷;由于市场环境不同等多种因素,将该模型运用于中国房屋价格的评估可能会存在偏差。【结论】本文提出的融合模型是一种较为可靠的房屋价格评估模型。

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