# 房屋价格灰色预测模型
## 1. 背景介绍
房地产市场一直是人们关注的焦点，房屋价格的预测对于购房者、开发商和投资者来说都具有重要意义。灰色预测模型是一种常用的预测方法，可以通过对历史数据的分析，预测未来的房屋价格。
## 2. 灰色预测模型原理
灰色预测模型是基于灰色系统理论和灰色预测方法建立的一种预测模型。其核心思想是将原始数据序列分解为发展态势和微分方程两个部分，从而实现对未知数
原创
2023-08-27 07:10:37
121阅读
灰色预测模型什么是灰色预测灰色预测是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测通过鉴别系统因素之间发展趋势的相异程度，即进行关联分析，并对原始数据进行生成处理来寻找系统变动的规律，生成有较强规律性的数据序列，然后建立相应的微分方程模型，从而预测事物未来发展趋势的状况。其用等时距观测到的反应预测对象特征的一系列数量值构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或达到某一特征量的时
转载
2023-07-27 11:02:45
149阅读
一．项目概述及计划项目背景 ：影响房屋价格的因素众多，如房屋面积、房屋层数、配套设施等等。项目要求 ：利用竞赛提供的数据，通过分析影响房屋价格的诸多因素来对房屋价格进行预测。项目数据 ：项目数据分成训练数据（train.txt）和测试数据（test.txt），其中字段” LotConfig”、“ LandSlope”等79个字段是特征变量（不包括ID和SalePrice列），”SalePrice”
转载
2023-10-25 17:40:50
204阅读
3.6 预测房价：回归问题前面两个例子都是分类问题，其目标是预测输入数据点所对应的单一离散的标签。另一种常见的机器学习问题是回归问题，它预测一个连续值而不是离散的标签，例如，根据气象数据预测明天的气温，或者根据软件说明书预测完成软件项目所需要的时间。注意不要将回归问题与 logistic回归算法混为一谈。令人困惑的是，logistic回归不是回归算法，而是分类算法。3.6.1 波士顿房价数据集本节
转载
2023-10-29 22:32:54
0阅读
前言本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理。作者： Python高校PS：如有需要Python学习资料的小伙伴可以加点击下方链接自行获取项目描述利用马萨诸塞州波士顿郊区的房屋信息数据训练和测试一个模型，并对模型的性能和预测能力进行测试；项目分析数据集字段解释：RM: 住宅平均房间数量；LSTAT: 区域中被认为是低收入阶
转载
2024-01-23 20:40:34
84阅读
人类的学习：发现知识、运用知识；机器学习：（Machine Learning，缩写ML）
建立模型、应用模型；如果一个系统能够通过执行某个过程改进其性能，这就是学习；（H.A.Simon）给定任务T和损失函数L（即性能度量P，或称作学习策略R），借助样本数据集D（历史数据）和学习算法A，训练处最优（损失最小）模型（用函数f表示），然后使用该模型对新样本进行预测；常用的应用场景数据挖掘；
import sys
sys.path.append('../../code') # 设置路径
import numpy as np
import pandas as pd
# from GM11 import GM11 # 引入自编的灰色预测函数
def GM11(x0): #自定义灰色预测函数
x1 = x0.cumsum() #1-AGO序列
z1 = (x1[:len(
转载
2023-05-18 14:06:16
579阅读
灰色预测模型介绍及MATLAB代码实现灰色预测模型介绍及MATLAB代码实现文章目录1. 按2. 灰色模型介绍3. 精度检验等级参照表4. matlab代码5. 实验数据5.1. 测试一5.2. 测试二1. 按灰色预测模型\color{red}灰色预测模型灰色预测模型(Gray Forecast Model)是一种基于小样本数据进行预测的模型。灰色预测模型所需建模信息少，运算方便，建模精度高，在各
转载
2024-05-13 17:38:35
207阅读
灰色预测模型灰色预测的概念灰色系统的应用范畴大致分为以下几方面：灰色关联分析。灰色预测：人口预测；灾变预测…灰色决策。灰色预测控制灰色系统：系统内一部分信息已知，另一部分信息未知，系统内各因素间有不确定的关系。灰色预测法：灰色预测法是一种对含有不确定因素的系统进行预测的方法。灰色预测是对既含有已知信息又含有不确定信息的系统进行预测，就是对在一定范围内变化的、与时间有关的灰色过程进行预测。灰色预测通
转载
2023-11-22 16:59:19
86阅读
理论来源：帖子里的理论已经很完整了我的代码就是根据该理论完成的，代码结果与帖子里也一样，只不过我本人又添加了几条测试数据Python环境：Python 3.6.6IDE：pycharm 2020.2.1社区版代码：import argparse
import numpy as np
import pandas as pd
"""
灰色聚类模型 GrayClusteringEvaluation
转载
2023-10-10 22:41:03
19阅读
目录灰色预测一阶灰色方程GM(1,1)建模步骤应用及其求解步骤求级比一次累加序列求参数矩阵
u
u
转载
2023-08-20 23:36:09
448阅读
干运维也有好几年了，最近看了下西安大概的房价行情，于是就特地去用 Python 爬了一下西安的房价。不得不说，房价还在继续上涨。我常说不管社会如何发展，人的衣食住行总是离不开的。去年落户政策放开之后，一下落户好几十万人，这也就好理解了。因为对于很多人来说一辈子也就挣一套房。连岳老师说房子本身是不值钱的，水泥钢筋，可以无限供给，值不了几个钱。房子是因为地点值钱，好地点是稀缺的，你买了，别人就没了。热
灰色预测模型——Python
GM(1,1) 预测模型原理步骤Step1: 数据检验和处理设参考数列为 \(x^{(0)} = (x^{(0)}(1),x^{(0)}(2),\cdots,x^{(0)}(n))\)，计算序列的级比\[\lambda(k)=\frac{x^{(0)}(k-1)}{x^{(0)}(k)}, k=2,3,\cdots,n.
\]如果所有 \(\lambda(k
转载
2023-05-27 11:11:30
769阅读
基于python厦门思明区二手房价分析和构建基于机器学习的房价预测模型一，选题背景网上有条段子，某地房价5w每平，月收入刚好过万，掐指一算，命中注定买房是不可能的，这辈子都不可能买房，所以要定个小目标：“我真的还想再活500年······”。当然，房子虽贵，但是我可以学学科学的方法了解房价趋势，做到心中有数，万一买的起呢？ 二，设计方案1，爬虫名称：基于pytho
转载
2023-05-28 22:01:42
2983阅读
# 灰色预测模型代码实现
## 简介
在本文中，我将向你介绍如何使用Python实现灰色预测模型。灰色预测模型是一种用于时间序列数据预测的方法，它基于灰色理论，通过对数据进行灰色处理来提取规律性信息，从而预测未来的趋势。
## 流程
下面是使用灰色预测模型的整个流程，我们将依次进行以下步骤：
1. 数据预处理
2. 级比校验
3. GM(1,1)模型建立
4. 模型检验
5. 模型应用
下
原创
2023-10-16 08:40:11
67阅读
使用商店、促销和竞争对手数据预测销售Rossmann在7个欧洲国家经营着3000多家药店。目前，Rossmann商店经理的任务是提前6周预测他们的日销售额。商店的销售受到许多因素的影响，包括促销、竞争、学校和国家假日、季节性和地域性。由于数以千计的管理者根据自己的特殊情况预测销售，结果的准确性可能会有很大的差异。在他们的第一次Kaggle竞争中，Rossmann要求预测德国1115家商店的6周日销
转载
2024-07-23 09:00:31
39阅读
简介灰色系统理论是由华中理工大学邓聚龙教授于1982年提出并加以发展的。二十几年来，引起了不少国内外学者的关注，得到了长足的发展。目前，在我国已经成为社会、经济、科学技术在等诸多领域进行预测、决策、评估、规划控制、系统分析与建模的重要方法之一。特别是它对时间序列短、统计数据少、信息不完全系统的分析与建模，具有独特的功效，因此得到了广泛的应用.适用范围该模型使用的不是原始数据的序列，而是生成的数据序
转载
2023-09-01 07:33:50
1236阅读
一、前言 分数阶灰色模型是在传统灰色模型的基础上引入分数阶累加，从而优化传统的灰色模型建模机制，得到更好的预测结果。 本文会首先介绍分数阶灰色模型的建模思想，再从公式到模型，一步步建立完善的FGM（1,1）模型的python代码。全手
转载
2024-04-25 13:29:40
201阅读
可以好不夸张的说灰色预测是所有新人爱用的，老生也爱用的，同时也是最基本的最简单的预测算法，原理简单的没话说。 再说一下它的作用，虽然吧...这个东西原理很简单，但是耐不住人家适用范围广啊，效果虽然不是90%的准确率，但是59%的话差不多还是可以的。 但是我还是觉
转载
2024-08-30 22:17:52
58阅读
公式推导连接本文的目的是用Python和类对灰色预测进行封装二、原理简述1.灰色预测概述灰色预测是用灰色模型GM(1,1)来进行定量分析的，通常分为以下几类：(1) 灰色时间序列预测。用等时距观测到的反映预测对象特征的一系列数量（如产量、销量、人口数量、存款数量、利率等）构造灰色预测模型，预测未来某一时刻的特征量，或者达到某特征量的时间。(2) 畸变预测（灾变预测）。通过模型预测异常值出现的时刻，
