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一种基于Stacking集成学习算法的写字楼租金预测方法及系统 

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申请/专利权人:大唐实创(北京)投资有限公司

摘要:本发明为一种基于Stacking集成学习算法的写字楼租金预测方法及系统,属于模型搭建技术领域,本方法基于Stacking集成学习算法,包括写字楼数据集采集,对写字楼的特征信息进行收集,数据预处理,超参数优化,选择极端梯度提升模型、随机森林、支持向量回归和弹性网络回归四个回归模型,并应用自动调参框架对四种模型中的所有超参数进行调参优化;模型训练,将写字楼数据的集合分为训练集和测试集,原始测试集放入基模型进行预测,并对测试集进行预测,将得到的预测结果平均后作为元模型的训练集,应用本方法通过综合多个单一模型的特点和优势,取长补短,将极大提高预测的准确性和稳定性。

主权项:1.一种基于Stacking集成学习算法的写字楼租金预测方法,本方法基于Stacking集成学习算法,其特征在于,包括写字楼数据集采集,对写字楼的特征信息进行收集,得到数据集,作为后级预测模型的输入数据支持;数据预处理,对采集到的特征信息进行归一化处理,剔除异常信息;选择基模型和元模型,将优化后的极端梯度提升模型、随机森林回归模型、支持向量回归模型、弹性网络回归模型作为基模型,支持向量回归模型作为元模型;超参数优化,选择极端梯度提升模型、随机森林、支持向量回归和弹性网络回归四个回归模型,并应用自动调参框架对四种模型中的所有超参数进行调参优化;模型构建,将优化后的极端梯度提升模型、随机森林回归模型、支持向量回归模型、弹性网络回归模型作为基模型,支持向量回归模型作为元模型构建Stacking集成模型;模型训练,将预处理后的写字楼数集据按照比例分为训练集和测试集,在基模型训练过程中引入五折交叉验证,使用五折训练集训练每个基模型,并对测试集进行预测,将得到的预测结果平均后作为元模型的训练集,原始测试集放入基模型进行预测,将得到的预测结果平均后作为元模型的测试集。

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