中国城市土地价格指数及其影响因素的LightGBM模型与SHAP解释数据集

数据集概述

该数据集用于通过Light Gradient Boosting Machine（LightGBM）机器学习模型及SHAP解释方法，分析中国不同类型城市土地价格的影响因素，为理解土地价格指数的驱动机制提供数据支持。

文件详解

该数据集包含一个压缩文件，具体说明如下： - 文件名称: land price data.zip - 文件格式: ZIP压缩包 (.zip) - 文件内容: 压缩包内包含用于LightGBM模型训练和SHAP解释分析的土地价格相关数据，具体字段及结构需解压后查看。

适用场景

• 城市经济学研究: 分析中国城市土地价格指数的时空变化特征
• 机器学习应用: 验证LightGBM模型在土地价格预测任务中的性能
• 影响因素分析: 利用SHAP值解释不同变量对土地价格的贡献度
• 房地产市场研究: 探究政策、经济等因素对不同类型土地价格的影响机制