融合模拟退火的随机森林房价评估算法
Housing prices evaluation using random forest algorithm combing with simulated annealing
中央财经大学 信息学院, 北京 100081
摘要
传统的随机森林房价评估算法存在着大量参数组合计算问题,参数的优劣对算法准确度影响很大。针对此问题,结合随机森林和模拟退火算法提出一种融合模拟退火的随机森林房价评估算法。首先通过10次10折交叉验证法对参数进行敏感性测试,选择出对随机森林算法敏感的参数;然后结合模拟退火算法对敏感的参数迭代寻优,通过与网格搜索算法、随机搜索算法进行对比分析发现,在参数组合计算过程中,模拟退火算法在运行时间和算法准确率方面更优,弥补了网格搜索算法耗时过长和随机搜索算法低准确率的缺陷;最后将融合模拟退火的随机森林算法应用于房价评估问题,构成新的房价评估算法。将新算法与传统随机森林房价评估算法进行了对比实验分析,结果表明,融合模拟退火的随机森林房价评估算法误差值减少,拟合优度值增加,评估的准确度得到了显著提升。
基金项目
北京市社会科学重点项目(16YJA001)
国家自然科学基金资助项目(61671030)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0613
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第3期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 784-788
文章编号: 1001-3695(2020)03-031-0784-05
发布历史
[2020-03-05] 印刷出版
引用本文
丁旸钧天, 曹怀虎. 融合模拟退火的随机森林房价评估算法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (3): 784-788. (Ding Yangjuntian, Cao Huaihu. Housing prices evaluation using random forest algorithm combing with simulated annealing [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (3): 784-788. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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