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

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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)

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