在服务器网站上做跳转页面,淮南市住房与城乡建设部网站,网站建设与管理怎么样,常州网站搭建公司一、案例描述 假设我们正在构建一个房地产价格预测模型#xff0c;目标是预测某个城市各类住宅的售价。模型基于大量房屋的各种特征#xff08;如面积、地段、房龄、楼层等#xff09;进行训练。 回归模型在大部分情况下对于住宅价格预测非常精准#xff0c;用户反…一、案例描述 假设我们正在构建一个房地产价格预测模型目标是预测某个城市各类住宅的售价。模型基于大量房屋的各种特征如面积、地段、房龄、楼层等进行训练。 回归模型在大部分情况下对于住宅价格预测非常精准用户反馈也非常好模型的实际预测能力在业界得到了认可。但RMSE指标却依旧很高这是为什么 二、原因分析 均方根误差Root Mean Square Error, RMSE是机器学习中广泛使用的衡量预测模型准确度的标准之一。它通过计算预测值与真实值之间差异的平方平均值的平方根来量化模型预测的平均偏差。通常情况下较低的RMSE意味着模型有更好的预测性能。下面是他的计算公式 符号解释真实值的总数第个真实值第个预测值第个真实值与预测值之间的误差的平方用来消除误差的正负号影响所有残差平方的总和 案例原因大多数房屋的价格都在一个合理的区间内变动但如果有少数几个极其昂贵或极其便宜的离群点例如异常低价的房源或超级豪宅模型很可能对这些点的预测误差极大。将这些误差平方后纳入总误差的计算中会明显增大总的误差平方和而开平方是在计算完平方和之后才进行的所以这会显著提高均方根误差。
三、解决方案 1离群值检测与处理 可以采用诸如Z-score、IQR四分位数范围等方法检测离群值并根据具体情况选择删除、替换如使用邻近值填充、插值等方法离群点或者保留如果离群值是有意义的真实信息。
2选择更合适的评估指标 对于存在大量离群点且其重要性不如其他大部分数据的情况可考虑使用MAPE平均绝对百分比误差等对离群值不那么敏感的评价指标。 符号解释真实值的总数第个真实值第个预测值第个真实值与预测值之间的误差的绝对值计算每个点的百分比误差计算所有百分比误差的平均值
【注】MAPE 的结果是一个百分比数值它表示预测误差占实际值的比例平均值。MAPE 越小说明预测精度越高。然而需要注意的是MAPE 对于真实值接近零的情况非常敏感当有少量实际值接近或等于零时会导致 MAPE 计算结果异常增大引入一个小的常数以避免零分母的情况。
3分层建模 根据数据特点可以考虑为不同类型的房源如普通住宅和豪华别墅分别建立模型或者在同一个模型中引入类别变量来调整对不同类型的响应。
