二手散貨船多模型融合估值方法

摘要： 現(xiàn)階段，二手船估值易受主觀判斷的影響，且存在估值時未全面考慮影響價格的因素等問題。為此，綜合考慮船舶自身因素和市場因素，采集二手散貨船在2000—2022年的交易數(shù)據(jù)進行實驗，采用決策樹、隨機森林、XGBoost、LightGBM等4種機器學習算法分別建立二手散貨船估值模型。為進一步提高估值的準確性，將后3種模型進行加權(quán)平均模型融合。結(jié)果顯示：單個模型在測試集上的最高決定系數(shù)值... （共8頁）