【技术实现步骤摘要】
房屋价值预测方法、装置、计算机设备和存储介质
本申请涉及前瞻预测
,特别是涉及一种房屋价值预测方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
在实际生活中,房价已经成为人们日常生活的关注重点,房价的变动牵动着各行各业以及普通百姓的心,不论是从事房地产开发、房地产金融以及建筑等行业的专业人员还是普通百姓都希望能够对未来房价走势有一个比较准确的前瞻预测。传统的房价预测多数是专业的估价师基于近段时间来某个地区基础房价、房源供需关系、政策以及自身经验给出房价预测。这种方式,一般会严重依赖于估价师的主观判断以及经验,针对同一区域的房价,不同的估价师最终得出房价预测可能不同。可见传统的房价预测方法均在极大局限性,其房价预测结果不够准确。
技术实现思路
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够准确预测房价的房屋价值预测方法、装置、计算机设备和存储介质。一种房屋价值预测方法,所述方法包括:获取根据待预测区域房屋价值历史数据构建的房价前瞻预测因子体系;根据房价前瞻预测因子体系,提取影响房屋价值的指标以及房屋价值指数;对提取的指标和房屋价值指数进行量化和标准化,从量化和标准化后的指标和房屋价值指数中筛选出符合预设规则的变量和样本;提取筛选出的变量和样本第一部分数据为训练数据,以待预测区域房屋价值指数为预测目标,分别通过多个预设机器学习方法预测模型训练,构建不同的房价前瞻预测模型;选取筛选出的变量和样本中第二部分数据为测试数据,对所述不同的房价前瞻预测模型进行测试,选择平均误差最小的机器学习方法预测模型对应的房价前瞻预测模型为最优房价前瞻预测模型。在其中一个实施例中,所述提 ...
【技术保护点】
1.一种房屋价值预测方法,所述方法包括:获取根据待预测区域房屋价值历史数据构建的房价前瞻预测因子体系;根据房价前瞻预测因子体系,提取影响房屋价值的指标以及房屋价值指数;对提取的指标和房屋价值指数进行量化和标准化,从量化和标准化后的指标和房屋价值指数中筛选出符合预设规则的变量和样本;提取筛选出的变量和样本第一部分数据为训练数据,以待预测区域房屋价值指数为预测目标,分别通过多个预设机器学习方法预测模型训练,构建不同的房价前瞻预测模型;选取筛选出的变量和样本中第二部分数据为测试数据,对所述不同的房价前瞻预测模型进行测试,选择平均误差最小的机器学习方法预测模型对应的房价前瞻预测模型为最优房价前瞻预测模型。
【技术特征摘要】
1.一种房屋价值预测方法,所述方法包括:获取根据待预测区域房屋价值历史数据构建的房价前瞻预测因子体系;根据房价前瞻预测因子体系,提取影响房屋价值的指标以及房屋价值指数;对提取的指标和房屋价值指数进行量化和标准化,从量化和标准化后的指标和房屋价值指数中筛选出符合预设规则的变量和样本;提取筛选出的变量和样本第一部分数据为训练数据,以待预测区域房屋价值指数为预测目标,分别通过多个预设机器学习方法预测模型训练,构建不同的房价前瞻预测模型;选取筛选出的变量和样本中第二部分数据为测试数据,对所述不同的房价前瞻预测模型进行测试,选择平均误差最小的机器学习方法预测模型对应的房价前瞻预测模型为最优房价前瞻预测模型。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取筛选出的变量和样本第一部分数据为训练数据,以待预测区域房屋价值指数为预测目标,分别通过多个预设机器学习方法预测模型训练,构建不同的房价前瞻预测模型包括:对提取筛选出的变量和样本中所有指标进行分组配置,根据分组情况,从筛选出的变量和样本中获取每个分组对应的入模指标的训练数据;通过每个分组对应的入模指标的训练数据,对多个预设机器学习方法进行训练,构建不同的房价前瞻模型;所述选取筛选出的变量和样本中第二部分数据为测试数据,对所述不同的房价前瞻预测模型进行测试,选择平均误差最小的机器学习方法预测模型对应的房价前瞻预测模型为最优房价前瞻预测模型包括:根据所述分组情况,从筛选出的变量和样本中获取每个分组对应的入模指标的测试数据;通过每个分组对应的入模指标的测试数据,对各机器学习方法对应的房价前瞻模型的准确性进行测试;计算各房价前瞻模型对应的测试结果的平均误差,选取平均误差最小的算法对应的房价前瞻预测模型作为最优房价前瞻模型。3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取根据待预测区域房屋价值历史数据构建的房价前瞻预测因子体系之前,还包括:获取各区域房屋价值历史数据;从所述各区域房屋价值历史数据中提取影响房屋价值的指标以及房屋价值指数;构建房价前瞻预测因子体系,房价前瞻预测因子包括主因子、附属于所述主因子的从因子、附属于所述从因子的次因子以及表征所述次因子的指标,所述主因子包括宏观经济指标主因子、中观经济指标主因子、城市规划主因子、舆论影响主因子以及政策法规主因子。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述宏观经济指标主因子包括世界经济指标、国民经济指标、货币银行、房地产及建筑业以及金融市场的从因子;中观经济指标主因子包括城市经济、城市生活、房地产及建筑业以及二手房市场的从因子;城市规划主因子包括待预测区域城市规划的...
【专利技术属性】
技术研发人员:刘卉,杨坚,黎韬,董文飞,韩丹,王婷,
申请(专利权)人:平安直通咨询有限公司,
类型:发明
国别省市:广东,44
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