模型对比 测试集 MAPE,越低越好(板块均值基线 = 必须被打败的下限)
板块均价 合成市场的"基准地价"结构
这个系统在做什么
① 规程驱动 —— 数据由《房地产估价规范》的因素修正体系生成,不是随机数。
② 自研算法 —— 直方图梯度提升树 + 线性模型,纯 Python 标准库实现,零依赖可复现。
③ 四方对照 —— ML 与市场比较法 / 收益法 / 成本法互相印证,方法适用性显式声明。
④ 可解释 —— 全局重要性 + 单样本瀑布归因,每个价格都能回答"为什么"。
⑤ 进化闭环 —— 残差监控 → 候选规则 → 人工勾选 → 回灌校正 → 回归验收;与国咨「进化工作台」联动。
② 自研算法 —— 直方图梯度提升树 + 线性模型,纯 Python 标准库实现,零依赖可复现。
③ 四方对照 —— ML 与市场比较法 / 收益法 / 成本法互相印证,方法适用性显式声明。
④ 可解释 —— 全局重要性 + 单样本瀑布归因,每个价格都能回答"为什么"。
⑤ 进化闭环 —— 残差监控 → 候选规则 → 人工勾选 → 回灌校正 → 回归验收;与国咨「进化工作台」联动。
板块均价排行
单价分布 元/㎡
特征与单价的相关性
面积 × 单价
地铁距离 × 单价 可达性溢价
样本明细 前 60 条
模型排行榜 同一训练/测试划分(80/20)
5 折交叉验证
学习曲线 HistGBDT 树数量 × 测试误差
预测 × 实际 金色虚线为 y=x
全局特征重要性 分裂增益口径
估价对象 全部字段可修改,未填项按行业惯例取默认值;也可直接在「地图工作台」点图取数估价
闭环七步 报告侧(对齐进化工作台)+ 模型侧(本系统扩展)
模型侧进化:残差监控 → 候选规则 → 人工勾选 → 回灌 AI 只写候选区,入库必须人工确认(红线)
演示路径:选"市场漂移" → 残差分析 → 勾选候选 → 入库 → 回归检查看 MAPE 收敛。