基于XGBoost融合距离因子的南宁租房价格预测与影响因素分析

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摘要:为提升城市租房价格预测的准确性并探究其关键影响因素,该研究以南宁市为例,构建了一种融合核心区域距离因子的XGBoost房租预测模型。研究首先利用Python技术采集链家网的南宁市房源数据,并进行了数据清洗、特征工程(包括引入房源至购物中心、地铁站及学校的空间距离)和数据变换。同时,采用K-means聚类算法对区域价格的空间聚集效应进行了验证与可视化呈现。(剩余6672字)

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