最佳房价预测算法：XGBoost
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。房屋价格的准确预测是包括房地产和抵押贷款在内各个行业的基本要求。本研究通过运用各种机器学习技术来解决房价预测问题，并使用爱荷华州艾姆斯市的房屋数据集比较了支持向量回归器、随机森林回归器、XGBoost、多层感知器和多元线性回归算法。最终确定了影响房屋成本的关键因素，并得出结果表明 XGBoost 是最佳的房价预测模型。
本研究应用机器学习模型预测医疗保险费用，并采用可解释的人工智能方法发现关键因素。结果显示XGBoost模型表现最佳，但计算资源消耗较高，RF模型在预测误差较小的同时消耗较少计算资源。同时比较了两种可解释人工智能方法的结果。希望研究能为决策者、保险公司和潜在购买者提供正确决策。
