一种基于多源数据融合与机器学习的土地自动估值方法

本发明公开了一种基于多源数据融合与机器学习的土地自动估值方法，包括如下步骤：采集各地块的多源异构数据，并进行预处理；构建训练样本集；对训练样本集进行划分；构建并训练区域敏感型多层级残差增强估值模型；通过基础估值分支和多级残差修正分支生成残差校正估值结果；执行直接比较路径修正，生成直接修正值；若可比样本集的地块数量不小于预设阈值，将直接修正值作为最终估值结果，若可比样本集的地块数量小于预设阈值，执行间接比较路径修正，生成间接修正值；将直接修正值和间接修正值进行融合，生成最终估值结果。本发明利用多源数据融合与机器学习，实现土地自动估值，具备精确性强、适应性高和可信度好的优点。