一种利用机器学习回归模型计算住宅价格影响因素的方法

摘要

本发明公开了一种利用机器学习回归模型计算住宅价格影响因素的方法，包括以下步骤：步骤1：获取数据，并对数据进行分类和标记，建立数据之间的关联，形成特征数据集；步骤2：根据特征数据集，对影响房屋价格的特征变量进行量化；步骤3：构建基于行政区划的机器学习特征数据集；步骤4：建立机器学习模型，并输入训练数据训练该模型；步骤5：利用回归模型计算房屋价格影响因素及其影响因子权重。本发明通过利用机器学习对特征进行回归计算，得到住宅价格影响因素的特征权重模型，能够更好地对住宅价格进行预测和分析。