基于多元线性回归与随机森林算法的房价预测模型对比研究

摘  要：为分析房价影响因素，选择更优的机器学习模型预测房价走势，使用两种机器学习算法构建了两种预测模型并对比预测效果。通过对公开数据集进行特征分析、预处理以及数据集划分，构建了多元线性回归预测模型和随机森林预测模型。采用平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）以及决定系数（R2）作为最终评估模型的指标，结果显示随机森林模型的平均绝对误差、均方根误差较小，决定系数较大。（剩余8074字）