| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第8-10页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.3 文献综述评述 | 第12-13页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 研究思路与技术路线 | 第14-15页 |
| 1.4.1 研究思路 | 第14-15页 |
| 1.4.2 技术路线图 | 第15页 |
| 1.5 本文创新点 | 第15-16页 |
| 第2章 二手房批量评估综述 | 第16-30页 |
| 2.1 批量评估概述 | 第16-22页 |
| 2.1.1 批量评估的内涵 | 第16页 |
| 2.1.2 批量评估理论及技术基础 | 第16-17页 |
| 2.1.3 批量评估应用前提 | 第17页 |
| 2.1.4 批量评估与单宗评估的比较 | 第17-18页 |
| 2.1.5 批量评估的步骤 | 第18-19页 |
| 2.1.6 对传统批量评估方法的分析 | 第19-22页 |
| 2.2 二手房价格影响因素分析 | 第22-25页 |
| 2.2.1 公共因素 | 第22-23页 |
| 2.2.2 房屋自身因素 | 第23-24页 |
| 2.2.3 区位因素 | 第24-25页 |
| 2.2.4 其他因素 | 第25页 |
| 2.3 二手房批量评估模型影响因素的选取 | 第25-26页 |
| 2.3.1 可比楼盘筛选中影响因素的选取 | 第25-26页 |
| 2.3.2 构建随机森林批量评估模型中影响因素的选取 | 第26页 |
| 2.4 房地产价格影响因素指标的量化 | 第26-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 可比案例的选择 | 第30-48页 |
| 3.1 可比案例的选择依据 | 第30页 |
| 3.2 支持向量机模型理论基础 | 第30-37页 |
| 3.2.1 支持向量机的定义 | 第30-31页 |
| 3.2.2 支持向量机理论基础 | 第31-37页 |
| 3.3 可比案例的寻找 | 第37-38页 |
| 3.4 数据的搜集及处理 | 第38-40页 |
| 3.5 模型预测结果分析 | 第40-46页 |
| 3.6 本章小结 | 第46-48页 |
| 第4章 随机森林理论 | 第48-56页 |
| 4.1 随机森林概述 | 第48-49页 |
| 4.2 随机森林基分类器—决策树 | 第49-50页 |
| 4.2.1 决策树概述 | 第49页 |
| 4.2.2 决策树缺点分析 | 第49-50页 |
| 4.3 Bagging算法 | 第50页 |
| 4.3.1 Bagging算法概述 | 第50页 |
| 4.3.2 Bagging算法特性 | 第50页 |
| 4.4 随机森林回归基本原理 | 第50-52页 |
| 4.5 特征变量的重要性排序 | 第52-53页 |
| 4.6 模型检验 | 第53-54页 |
| 4.7 本章小结 | 第54-56页 |
| 第5章 基于随机森林模型的二手房批量评估实证分析 | 第56-68页 |
| 5.1 数据源及整合 | 第56-59页 |
| 5.2 模型的构建 | 第59-63页 |
| 5.3 模型结果分析 | 第63-67页 |
| 5.4 本章小结 | 第67-68页 |
| 第6章 结论与展望 | 第68-70页 |
| 6.1 全文总结 | 第68页 |
| 6.2 研究中的不足与展望 | 第68-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 参考文献 | 第72-74页 |
| 附录A 案例样本原始数据 | 第74-83页 |
| 附录B 量化后的可比楼盘案例 | 第83-91页 |
| 附录C 量化后的待估楼盘案例 | 第91-92页 |
| 攻读学位期间主要的研究成果目录 | 第92页 |