积跬步以至千里。
2019-10-22 14:47
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求教大佬们关于区域画像评分思路和算法得问题?

如何根据区域数据维度,如周边房价,薪资水平,消费水平等,给区域打分(分值区间0-100),不考虑数据源,有大佬能提供下思路和算法吗?

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  • blownewbee 2019-10-22 15:00
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    这是机器学习的范畴,你可以拟定一个公式,比如
    周边房价*w1+薪资水平*w2+消费水平*w3+bias=打分
    然后,你应该有一批周边房价,薪资水平,消费水平的数据作为学习的样本,你人工给这些数据打分。
    之后用机器学习算法,看w1 w2 w3 bias分别取多少的时候,计算出来的打分和你人工打分的方差最小。这个过程叫做训练。可以用最小二乘法,梯度下降等等。
    之后你就有了这么一个经过训练权重参数的公式
    周边房价*w1+薪资水平*w2+消费水平*w3+bias,此时w1 w2 w3 bias 都是已知数
    用它就可以评估打分了。

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  • 泡视界 2019-10-22 17:33

    朋友,这就是个如何设计算法的问题。正如上面大佬所说,可以肯定的一点是:
    score=周边房价*w1+薪资水平*w2+消费水平*w3
    你如何确定W1,W2,W3这三个权重呢?这就是数学问题啊。你可以用大佬的机器学习,也可以根据统计学的结果设置这三个权重。只要W1+W2+W3=1就行了。

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