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第1章 绪论
1.1 研究的背景及意义
1.1.1 研究的背景
1.1.2 研究的意义
1.2 文献综述
1.3 研究的主要内容和方法
1.3.1 研究的主要内容和技术路线
1.3.2 论文的研究方法与创新点
第2章 相关理论概述
2.1 随机森林回归的基本原理
2.1.1 决策树的基本概念
2.1.2 随机森林的概念
2.1.3 随机森林的关注点
2.1.4 随机森林实现过程
2.2 XGBoost基本理论
2.2.1 XGBoost基本原理
2.2.2 XGBoost算法的优缺点
第3章 数据来源及描述性统计分析
3.1 数据来源
3.2 描述性统计分析
3.2.1 房屋价格分布
3.2.2 卧室数量分析
3.2.3 独立卫生间分析
3.2.4 独立阳台分析
3.2.5 地铁分析
3.2.6 房屋面积分析
3.2.7 房屋楼层比分析
3.2.8 房屋朝向分析
3.2.9 相关分析
第4章 基于机器学习的房屋租赁价格预测模型
4.1 XGBoost模型
4.2 随机森林回归模型
第5章 总结与展望
5.1 总结
5.2 论文不足与展望
参考文献
致 谢
