随着国民经济的发展，伴随房地产的相关经济活动越来越频繁，对房地产估价的需求也随之增大。无论从市场参与者的角度，还是从国家开征税费的角度看，商品房价格的精确衡量都是个永恒的话题。当前，使用的市场比较法、成本法和收益法三种传统评估方法在实际评估运用中过多依赖于评估者的经验，对数理模型运用较少，在实际应用中成本较高。借鉴国外房地产评估和税基制定的经验，本文引入特征价格模型，从消费者对住宅特征的需求角度理解房价，进行房价评估研究。在特征价格模型中，多使用参数方法进行回归预测，函数形式的选择对评估的效果影响较大，却常依赖于人为假定，容易造成较大的误差。本文引入统计学习理论最新的研究成果——支持向量机方法对特征价格模型进行回归预测。在二手房实际成交数据的基础上，通过调查走访，获取了研究区域内320个交易实例的特征价格数据，进行建模，采用常用的参数方法与支持向量机回归方法进行对比研究，表明基于支持向量机方法的特征价格评估模型较常用的参数回归评估模型有着较高的准确性，值得推广应用。