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学生，计算机工程系2,3,4,5 SMT。印度浦那工程学院Kashibai海军工程学院摘要：土地财产价格预测系统的承诺有望对真实财产进行适当的估计。土地价格检测的传统方法涉及该领域专家的手动评估。这种方法依赖于基于个人经验和市场知识的主观评估，这既耗时又昂贵。这也容易出现错误和偏见，尤其是在处理复杂的属性或市场数据有限的领域时。在过去的几年中，机器/深度学习技术的出现彻底改变了土地价格检测领域。这些技术允许自动分析大量数据，并识别人类评估师很难辨别的模式。回归分析是一种传统的统计技术，已用于土地价格检测多年。它涉及分析资产的各种特征与其市场价值之间的关系。然而，传统的回归模型通常会遭受诸如过度拟合，多重共线性和异质性的局限性。决策树是用于土地价格检测的另一种传统技术。机器学习和优化是该系统的主要研究组成部分。系统利用SVM（支持向量机）算法以及RF（随机森林）算法来预测土地财产的成本估计。本文档分析了一种创新的解决方案，该解决方案旨在根据地理位置，当地，土地利用的目的来促进土地价值估算，以及在该领域的房地产客户和房地产公司的所有者中拟议开发工作的效果。关键字：机器学习（ML），土地财产价格，预测系统，估值。
使用机器学习的土地财产价格预测...
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