基于回归学习算法的高铁站媒体资源价值评估模型研究与应用

随着高速铁路（简称：高铁）车站媒体广告市场的兴盛,亟需一种科学、系统、全面的高铁站媒体资源价值评估体系指导媒体资源经营。文章研究价值评估指标体系的多维度数据与高铁站媒体资源价值的关系,借助特征工程,抽取出与目标强相关的核心数据特征。运用多种回归学习算法,筛选出评价指标最优的极限梯度提升（XGBoost）算法,构建高铁站媒体资源价值评估模型,通过模型优化,提升了拟合优度值,达到目标值0.8。应用证明,该模型偏离度不超过15%,可为高铁站媒体资源日常经营定价决策提供参考。