一种基于深度学习与特征组合的房价预测方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习与特征组合的房价预测方法，包括如下步骤：认识数据，分析数据，特征工程，深度学习，预测结果。本发明方法提出了一种特征组合的新思路，并基于深度学习模型结构进行逐层式训练网络结构，相比于传统手工提取特征和常见机器学习方法，能有效提取数据内在的非线性特征，更好的解决房价预测问题。本发明方法在DataCastle平台上的美国King County房价预测比赛中取得第四名的成绩，误差精度为0.14，充分证明本方法的有效性。