一种改进的多尺度地理加权回归二手房价影响评估方法

本发明公开了一种基于特征向量空间滤波多尺度地理加权回归(ESFMGWR)的二手房价影响评估方法，在提高二手房价影响评估的精度和效率。首先，对房地产样本数据进行预处理。接着，使用K近邻算法构建空间权重矩阵，并通过特征向量空间滤波提取具有显著空间自相关性的特征向量。通过采用Lasso回归或逐步回归等方法进一步精简特征向量集。然后，将筛选后的特征向量与原始自变量整合，纳入MGWR模型中进行建模分析，并利用黄金分割法优化自变量的带宽，最终得到二手房价的影响评估结果。此方法有效降低模型复杂度，减轻了模型内生性问题，提升了模型的解释力度和精度。