如何准确预测房价？
房地产市场波动不断，房价预测成了许多人关注的热点。传统的房价预测方法往往依赖于经验或者简单的统计方法，但这样做往往准确度不高。有没有一种方法，既能准确预测房价，又能自动筛选出影响房价最关键的因素？
答案是有的，这就是本文要介绍的ARD回归算法（Automatic Relevance Determination Regression）。该算法不仅能进行高精度的服务器托管网预测，还能自动选择哪些因素（例如地段、面积、楼层等）是影响预测最重要的。
假设一个房地产公司想要预测不同城市、不同类型的房子的售价。通常影响房价的因素有很多，如下：
| 地段 | 面积（平方米） | 楼层 | 房龄 |
|---|---|---|---|
| CBD | 80 | 10 | 5 |
| 郊区 | 120 | 2 | 1 |
| 老城 | 70 | 8 | 10 |
| … | … | … | … |
基于这些数据，使用ARD回归算法可以更准确地进行房价预测。
文章目录
- ARD
-
- sklearn 实现
- Sklearn API参数详解与调参
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