《表1 实验部分数据集：融合模拟退火的随机森林房价评估算法》

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《融合模拟退火的随机森林房价评估算法》

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本文选取Kaggle竞赛中美国某地区成交房屋数据，数据包括81个特征变量，房屋属性值包含房屋类型MSSubClass、小区类型MSZoning、直线距离Lot Frontage、房屋面积Lot Area、月售额MoSold、年售额Yr Sold、销售类型Sale Type、销售状态SaleCondition、销售价格Sale Price等81个房屋属性，涵盖了房屋内部基本属性与周边环境状况，能够全方位地展示房屋基本信息。房屋部分数据集如表1所示。本文将Sale Price作为y变量，其他特征作为x变量进行算法训练。由表1可得，x变量中包含部分分类数据，本文采用one-hot编码对这部分数据进行特征化处理。缺失值采用均值进行填充，在进行数据平滑化处理后将数据划分为训练集与测试集，训练集占比为0.7。