使用机器学习进行房价预测-研究论文
资源描述
房地产市场是最受关注的定价之一，并且一直在波动。将机器学习的思想应用于如何以高精度提高和预见成本是主要领域之一。本文的目标是预测房地产的市场价值。该系统有助于根据地理变量找到房产的起始价格。通过打破过去的市场模式和价值范围，以及未来的进步，未来的成本将被预测。
该检查意味着使用决策树回归器预测孟买市的房价。它将帮助客户将资源置于遗产中，而无需转向经纪人。这项研究的结果证明决策树回归器的准确率为 89%。
资源内容
本资源文件包含一篇详细的研究论文，探讨了如何使用机器学习技术，特别是决策树回归器，来预测孟买市的房价。论文中详细介绍了数据收集、模型构建、训练和评估过程，并展示了模型的预测准确率。
适用人群
- 对房地产市场感兴趣的研究人员
- 希望了解机器学习在房地产领域应用的学者
- 需要预测房价的房地产从业者
- 对机器学习算法感兴趣的学生和开发者
使用方法
- 下载资源文件。
- 打开文件，阅读研究论文。
- 根据论文中的方法和步骤，尝试在自己的数据集上进行房价预测。
注意事项
- 论文中的数据和模型是基于孟买市的房地产市场，因此在其他地区的应用可能需要进行适当的调整。
- 论文中的模型准确率为 89%，但实际应用中可能需要根据具体情况进行优化。
希望本资源能够帮助您更好地理解机器学习在房价预测中的应用，并为您的研究和工作提供有价值的参考。