基于模拟退火的随机森林房价预测方法

简介：
本研究提出了一种结合模拟退火算法优化的随机森林模型，用于提高房价预测精度和稳定性。通过改进特征选择过程，该方法在多个数据集上展现出优越性能。 传统的随机森林房价评估算法面临大量参数组合计算的问题，并且这些参数的选择对模型的准确性有很大影响。为了解决这个问题，本段落结合了随机森林与模拟退火算法，提出了一种新的融合模拟退火技术的随机森林房价预测方法。 首先通过10次10折交叉验证法来筛选出对随机森林性能有显著影响的关键参数；接着利用模拟退火算法迭代优化这些敏感参数。实验结果显示，在处理大量参数组合时，相较于网格搜索和随机搜索这两种常见的寻优策略，融合了模拟退火的模型在运行效率与预测精度上表现出更佳的优势。 最后将这种改进后的算法应用于房价评估任务中，并将其性能与传统随机森林方法进行了对比研究。结果表明，新提出的算法不仅降低了误差值、提高了拟合度，而且显著提升了整体预测准确性。