大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于房地产分析测算模型的问题，于是小编就整理了2个相关介绍房地产分析测算模型的解答，让我们一起看看吧。
人工智能可以预测房价吗？
这里有一个人工智能预测房价的项目研究，来自Oregon Episcopal School一名数学老师Lauren Shareshian。她将网络爬取技术、文本自然语言处理，图像上的深度学习模型以及梯度增强技术进行整合，预测波特兰房价：
首先，Lauren Shareshian抓取了2016年7月至2017年7月这段时间内波特兰市8300个独户住宅的销售数据。
显然，街区在这其中起了非常重要的作用。西山（红色）是镇上最昂贵的地区之一，而东波特兰则便宜很多。平均售价为44.2万美元。
Lauren Shareshian希望能够在比街区更细粒度的水平上预测价格。例如，***设以下房子是彼此毗邻的。
这些房子面积相同，在同一年份建成，并位于同一条街上。但是，一个明显能让人产生购买的欲望，而另一个则没有。那么Zillow或Redfin（美国的两家大型房地产网站）或其他公司能够仅仅依靠一些房屋的文字数据来预测它们的价格呢？他们不能。这就是为什么Lauren Shareshian要把对房屋门口照片的分析作为其中一个特征纳入预测模型的原因。
当务之急就是要获取到所有的数据。这比原本预想的要困难的多。首先，Lauren Shareshian使用波特兰地图的官方API来爬取波特兰独户住宅的销售数据。不幸的是，API存在调用限制（每10分钟约150次调用），所以Lauren Shareshian不得不在AWS服务器上长时间地运行程序来抓取所有的详细数据。Lauren Shareshian使用Zillow API抓取了每个家庭的元数据和房地产商对房屋的描述。但是，抓取的速度也很慢，因为Zillow只允许你每天调用API 1000次。（于是，Lauren Shareshian让丈夫、母亲和几个朋友来帮我获取更多的API密钥）
最后，数据收集过程中最困难的部分是获取图像。这是因为Zillow有获取图片的API，但Redfin没有，但Redfin会在房子出售后仍把图片留那，而Zillow不会。为了获取到Redfin网站上的图片，Lauren Shareshian编写了一个Selenium脚本，在Google Images上通过在搜索条目后增加“Redfin”一词来搜索房屋地址，然后抓取Google列出的第一张图片的URL。
农村房地产市场定价100万亿，定价模型是什么？林田水湖草山呢？
农村房产的定价.水产山田都有一定的标准，我娘家舅村里田地和房产被***收了，扩建公路，这边房子按1000-1200每平方算价，每层楼都算的，新建的房子价格会高几百。操场什么的只有300一平，田按几万一亩算的，这是***收的价，如果是开发商应该还会贵一些，农村的房子拆迁大部分人是受益的！农村也会很高兴的
到此，以上就是小编对于房地产分析测算模型的问题就介绍到这了，希望介绍关于房地产分析测算模型的2点解答对大家有用。
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