基于XGBoost算法的城市热点区域房价预测——以南京江北新区为例

作者：朱海煜; 王志杰^*; 叶灿灿

来源：建筑经济, 2022, S2: 433-437.

DOI：10.14181/j.cnki.1002-851x.2022S2433

• 房价预测
• XGBoost
• POI
• 网络搜索数据

房价牵动社会金融体系稳定乃至整个宏观社会的可持续发展，进行房价预测研究对于个人消费者、房地产开发商以及国家宏观调控部门均具有重要意义。本文运用细粒度房价数据、POI数据限定热点区域并计算区域房价；以消费者预期为切入点，采集网络搜索数据，通过XGBoost算法训练模型拟合热点区域房价并作出预测。结果表明，借助网络可以获取精度更高、更加灵活的数据，以网络搜索数据量化消费者预期进行房价预测研究其准确性符合预期。

• 单位
  土木工程学院; 南京林业大学