Resumen

En este documento, el autor primero analiza los principales factores que afectan los precios de la vivienda con el coeficiente de correlación de Spearman, selecciona los factores significativos que influyen en los precios generales de la vivienda y realiza un algoritmo de análisis combinado. Luego, el autor establece un modelo de regresión lineal múltiple para la predicción de precios de viviendas y aplica el conjunto de datos de precios de bienes raíces en Boston para probar el método. A través del análisis de datos y pruebas en este documento, se puede resumir que el modelo de regresión lineal múltiple puede predecir y analizar de manera efectiva el precio de la vivienda hasta cierto punto, aunque el algoritmo aún puede mejorarse mediante métodos de aprendizaje automático más avanzados.

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Autor; Factores; Precios de la vivienda; Coeficiente de correlación de Spearman; Modelo de regresión lineal múltiple; Análisis de datos
• Keywords:Author; Factors; Housing prices; Spearman correlation coefficient; Multiple linear regression model; Data analysis