29、房地产估值与结构化输出分类的机器学习方法研究

房地产估值与结构化输出分类的机器学习方法研究

在房地产估值和结构化输出分类领域，机器学习方法正发挥着越来越重要的作用。本文将详细介绍两种不同的研究方向，一是基于遗传神经网络的重采样方法在房地产估值中的应用，二是结构化输出元素排序在基于提升的分类中的研究。

基于遗传神经网络的重采样方法在房地产估值中的应用

在房地产估值中，准确预测住宅价格是一个关键问题。研究人员采用了遗传神经网络（GNN）来解决这一实际回归问题，同时应用了多种重采样方法进行实验比较。

估值步骤

1. 选取待评估房产 ：依次选取下一个待评估的房产。
2. 检查特征完整性并记录交易日期 ：检查所有五个特征值的完整性，并记录交易日期。
3. 筛选符合条件的房产 ：选择在当前和前一年之内，且已被分配到同一组，并且销售时间早于待评估房产的所有房产。
4. 计算平均价格 ：如果符合条件的房产至少有三个，则计算这些房产在给定半年最后一天更新价格后的平均价格。
5. 返回评估值 ：将该平均价格作为待评估房产的估计价值。
6. 重复评估过程 ：对所有待评估的房产重复步骤1至5。
7. 扩展条件 ：对于不满足步骤4条件的所有房产，通过合并1和2、3和4、5和6区域来扩展质量区域，并将时间窗口扩展到当前和前两年。