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MEERUT工程技术研究所CSE部，Meerut 250001，印度摘要：本研究调查了机器学习技术的应用，特别是随机森林算法以及对住房价格的预测分析。 利用一个包含各种住房属性的全面数据集，研究重点是预处理步骤，包括数据清洁，归一化和功能工程以增强模型性能。 回归模型，包括线性回归，脊回归和拉索回归以及随机森林算法，使用严格的交叉验证技术对培训和评估，以确保稳健性和准确性。 “这些评估措施，包括预测和实际值之间平均方差的平方差异的平方根，以及预测和实际值之间的绝对差异的平均值，用于全面的性能评估。”。分析表明，随机森林算法表明，在较高的准确性和弹性中，可以在更高的准确性和互补的情况下进行复杂的相关性，从而使不合格的相关性均优于传统的回归模型。 这些发现强调了利用机器学习的重要性，尤其是随机森林方法，在有效预测住房价格方面，为房地产领域中的利益相关者提供了宝贵的见解，以实现知情的决策过程。MEERUT工程技术研究所CSE部，Meerut 250001，印度摘要：本研究调查了机器学习技术的应用，特别是随机森林算法以及对住房价格的预测分析。利用一个包含各种住房属性的全面数据集，研究重点是预处理步骤，包括数据清洁，归一化和功能工程以增强模型性能。回归模型，包括线性回归，脊回归和拉索回归以及随机森林算法，使用严格的交叉验证技术对培训和评估，以确保稳健性和准确性。“这些评估措施，包括预测和实际值之间平均方差的平方差异的平方根，以及预测和实际值之间的绝对差异的平均值，用于全面的性能评估。”。分析表明，随机森林算法表明，在较高的准确性和弹性中，可以在更高的准确性和互补的情况下进行复杂的相关性，从而使不合格的相关性均优于传统的回归模型。这些发现强调了利用机器学习的重要性，尤其是随机森林方法，在有效预测住房价格方面，为房地产领域中的利益相关者提供了宝贵的见解，以实现知情的决策过程。
使用机器学习对房价的预测
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