咱们都知道，房子除了了最基本的栖身用处外，还可以用来做投资。所以，房价的涨跌也就成为了大家无比关切的问题。房价是怎么估算的，可能对咱们每一一个人都是一件没有头绪的任务。今天咱们就来探讨一下怎么应用人工智能来更准确评估房价。
房价的估算有几种经常使用的办法，其中有一种办法叫做“市场比较法”，这类办法是各种办法中最简洁明了的。依据交易价格和影响房价的因素，就能够大致估算出自己房子的价格。然而估算的只是大致价格，缺少足够的数据支撑，不拥有科学性和代表性。咱们尽管知道是学区房、紧邻高铁和地铁、越新的楼盘价格会越高，殊不知道每一项因素到底对房价发生多大影响力，也就是说不能把指标量化。
咱们再次回到人工智能的讨论，如果采取机器学习来预测房价就能够很好地解决这个问题。基于过往交易记录来训练，每一个指标都会被量化，房价的估算就会变得更为准确。简单地说，就是科学地分析各项指标来估算房价。在某数据资源网站上，咱们可以找到某年某月的全国房价数据，这个全国房价数据集里，共有将近10万条交易记录，咱们拿其中一条为例，分析一下它所包括的指标。房子位于上海市长宁区，详细地址是中山西路某弄某号。周边银行有南京银行、工商银行、农业银行，有建筑时间和建筑面积。左近的大学有上海电视大学、东华大学。开发商是上海某某置业有限公司。商圈为中山公园，定位是景观居所、奢华栖身区、公园、地产。左近病院有常宁妇幼保健院。左近幼儿园有法华四路幼儿园。在其它栏目中还有物业费、左近商场、建筑类型、建筑结构、设计师、投资商、供暖、供气、电力、网络、安保、保洁、产权、车位、住宅数目等不少项指标。最后一栏，就是房价，显示8万多元每一平米。
咱们再回到特征的概念，影响房价的因素叫特征。在这个数据集里，特征有60多个，神经网络要做的就是依据这60多个特征直接推断出具体房价。咱们可以依据总体数据对这60多个特征做相关性分析，对房价影响不大的特征就能够去掉，只留下有用的信息，让神经网络更简洁、速度更快。当相关特征肯定了以后，数据集清晰明了，咱们就能够把数据送入神经网络来训练了。训练收场后，神经网络就能够把相关特征直接生成具体的房价了。咱们可以把全国房价作为一个总体来训练，固然也能够拆分为各城市分别来训练，毕竟每一个城市房价的影响因素不尽相同，把城市分开可能会更为准确。对于数据量日趋庞大的今天，很多房地产APP其实一直在使用人工智能来估算房价。有些APP不但能估算房价，还能预测未来一年该房价的涨跌走势，为用户的投资提供有价值的参考。
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