本发明涉及大数据,尤其涉及一种提高评估准确性提高评估准确性的方法、装置、设备和计算机可读介质。
背景技术:
1、房屋的流动性和价格更多的体现了房屋实际居住价值。周边配套是居住满意程度的一个重要指标,同时对周边配套进行评价是对小区价值的衡量。在目前购房投资属性减弱的情况下更是如此。
2、在实现本发明过程中,发明人发现现有技术中至少存在如下问题:在银行业务中房屋评估准确性较差,严重影响银行业务。
技术实现思路
1、有鉴于此,本发明实施例提供一种提高评估准确性提高评估准确性的方法、装置、设备和计算机可读介质,能够提高房屋评估精准性,保障银行业务正常进行。
2、为实现上述目的,根据本发明实施例的一个方面,提供了一种提高评估准确性的方法,包括:
3、以实际小区为维度获取实际小区区域内的影响参数,并依据所述影响参数与实际小区的关系,将所述影响参数转换为影响参数因子;
4、基于所述影响参数因子的基尼指数,构建实际小区的决策树模型,以获知所述影响参数因子的重要性参数;
5、按照所述重要性参数筛选所述影响参数因子,以基于筛选出的影响参数因子和所述实际小区的实际评估结果,建立并训练得到评估预测模型;
6、将待评估小区的地理位置输入所述评估预测模型,得到所述待评估小区的预测评估结果,按照所述预测评估结果进行业务操作。
7、所述以实际小区为维度获取实际小区区域内的影响参数,并依据所述影响参数与实际小区的关系,将所述影响参数转换为影响参数因子,包括:
8、以实际小区为维度获取实际小区区域内的影响参数,所述影响参数包括医院影响参数、学校影响参数、交通影响参数和商业设施影响参数;
9、依据所述医院影响参数中医院位置和所述医院影响参数中的医院级别,将所述医院影响参数转换为医院影响参数因子;
10、依据所述学校影响参数中学校位置和所述学校影响参数中的学校类型,将所述学校影响参数转换为学校影响参数因子;
11、依据所述交通影响参数中交通位置,将所述交通影响参数转换为交通影响参数因子;
12、依据所述商业设施影响参数中商业设施位置,将所述商业设施影响参数转换为商业设施影响参数因子。
13、所述将所述医院影响参数转换为医院影响参数因子,包括:
14、将所述医院影响参数按照医院级别,转换为医院影响参数因子;
15、所述将所述学校影响参数转换为学校影响参数因子,包括:
16、将所述学校影响参数按照学校类型,转换为学校影响参数因子;
17、所述将所述交通影响参数转换为交通影响参数因子,包括:
18、将所述交通影响参数,按照交通耗时转换为交通影响参数因子;
19、所述将所述商业设施影响参数转换为商业设施影响参数因子,包括:
20、将所述商业设施影响参数,按照核密度阈值转换为商业设施影响参数因子,所述核密度阈值是基于卡方分箱算法确定的参数。
21、所述基于所述影响参数因子的基尼指数,构建实际小区的决策树模型,以获知所述影响参数因子的重要性参数,包括:
22、基于所述影响参数因子中训练影响参数因子的实际评估结果和所述训练影响参数因子的基尼指数,按照决策树的结构依次筛选出作为节点的影响参数因子,并按照所述节点构建实际小区的决策树模型;
23、将所述影响参数因子中预测影响参数因子的实际评估结果和所述预测影响参数因子输入所述决策树模型,以获知所述影响参数因子的重要性参数。
24、所述按照所述重要性参数筛选所述影响参数因子,以基于筛选出的影响参数因子和所述实际小区的实际评估结果,建立并训练得到评估预测模型,包括:
25、按照所述重要性参数和预设模型条件,筛选所述影响参数因子,得到所述筛选出的影响参数因子;
26、将所述筛选出的影响参数因子输入逻辑回归模型,以所述逻辑回归模型的输出参数作为预测评估结果,利用所述实际小区的实际评估结果建立并训练得到评估预测模型。
27、所述将所述筛选出的影响参数因子输入逻辑回归模型,以所述逻辑回归模型的输出参数作为预测评估结果,利用所述实际小区的实际评估结果建立并训练得到评估预测模型,包括:
28、所述筛选出的影响参数因子采用证据权重进行特征编码,得到编码后的影响参数因子,并将编码后的影响参数因子输入逻辑回归模型中;
29、以所述逻辑回归模型的输出参数作为预测评估结果,利用所述实际小区的实际评估结果建立并训练得到评估预测模型。
30、所述待评估小区与所述实际小区属于同一个行政区域;
31、所述将待评估小区的地理位置输入所述评估预测模型,得到所述待评估小区的预测评估结果,包括:
32、所述将待评估小区的地理位置输入所述行政区域的评估预测模型,得到所述待评估小区的预测评估结果。
33、根据本发明实施例的第二方面,提供了一种提高评估准确性的装置,包括:
34、转换模块,用于以实际小区为维度获取实际小区区域内的影响参数,并依据所述影响参数与实际小区的关系,将所述影响参数转换为影响参数因子;
35、构建模块,用于基于所述影响参数因子的基尼指数,构建实际小区的决策树模型,以获知所述影响参数因子的重要性参数;
36、训练模块,用于按照所述重要性参数筛选所述影响参数因子,以基于筛选出的影响参数因子和所述实际小区的实际评估结果,建立并训练得到评估预测模型;
37、预测模块,用于将待评估小区的地理位置输入所述评估预测模型,得到所述待评估小区的预测评估结果,按照所述预测评估结果进行业务操作。
38、根据本发明实施例的第三方面,提供了一种提高评估准确性的电子设备,包括:
39、一个或多个处理器;
40、存储装置,用于存储一个或多个程序,
41、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如上述的方法。
42、根据本发明实施例的第四方面,提供了一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,所述程序被处理器执行时实现如上述的方法。
43、根据本发明实施例的第五方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,所述程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的如上述的方法。
44、上述发明中的一个实施例具有如下优点或有益效果:以实际小区为维度获取实际小区区域内的影响参数,并依据所述影响参数与实际小区的关系,将所述影响参数转换为影响参数因子;基于所述影响参数因子的基尼指数,构建实际小区的决策树模型,以获知所述影响参数因子的重要性参数;按照所述重要性参数筛选所述影响参数因子,以基于筛选出的影响参数因子和所述实际小区的实际评估结果,建立并训练得到评估预测模型;将待评估小区的地理位置输入所述评估预测模型,得到所述待评估小区的预测评估结果。评估预测模型是经实际小区的影响参数因子和实际评估结果训练得到的,因此能够提高评估的准确性,进而保障银行业务正常进行。
45、上述的非惯用的可选方式所具有的进一步效果将在下文中结合具体实施方式加以说明。