摘要
近年来，随着城市化进程的加速和房地产市场的快速发展，房价问题日益受到关注。
准确的房价估测对于购房者、投资者和房地产市场监管部门都至关重要。
传统的房价估测方法主要依赖于专家经验和统计模型，存在着主观性强、准确率低等问题。
机器学习作为一种新兴的数据分析方法，具有强大的数据挖掘和预测能力，为房价估测提供了新的思路和方法。
本文首先介绍了房价估测的研究背景和意义，然后综述了国内外基于机器学习的房价估测研究现状，包括常用的机器学习算法、房价影响因素分析、数据预处理方法、模型构建与评估等方面。
最后，总结了现有研究的不足，并展望了未来研究方向。
关键词：房价估测；机器学习；数据挖掘；预测模型；文献综述
1.1房价估测房价估测是指利用各种方法和技术对房屋的市场价值进行评估和预测的过程。
它是房地产市场的重要组成部分，对于购房者、投资者、金融机构等都具有重要的参考价值。
1.2机器学习机器学习是人工智能的一个分支，其核心思想是让计算机能够从数据中学习，并利用学习到的知识进行预测和决策。
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