1、以二手车鉴定评估日为基准日,在当地二手车交易市场中选取两辆或两辆以上最接近被评估车车况的参考车,包括:车型配置、年份、交易时间、车身颜色、使用性质等,越接近被评价车辆越好; 2.比较参考车和评价车的数量差异 差值=参考车市场价格X(评价车辆成新率-参考车成新率) 年度续订率=(1-使用月数/180)X100% ...
相反,如果某一品牌或型号的二手车市场需求量减少,供应量增加,那么其价格就可能会下降。其次,消费者可以通过比较不同品牌、型号和车龄的二手车价格来预测某一辆二手车的价格。例如,可以通过比较同品牌、同型号、同车龄的二手车价格来估算某一辆二手车的价格范围。同时,也可以通过比较不同地区的市场价格来预测某一地区...
天池:二手车交易价格预测 (440方案)Terminalil发布时间:2024-05-20 06:02 解读赛题核心:处理回归问题 本次赛题的目标变量为价格(label=price) 所给数据集的大小 常选用的模型包括:XGBoost, LightGBM, CatBoost 性能评估指标:平均绝对误差(MAE),均方误差(MSE),决定系数(R^2) 整体流程概述: 1. 初步数据探析(...
比赛要求参赛选手根据给定的数据集,建立模型,二手汽车的交易价格。 来自Ebay Kleinanzeigen 报废的二手车,数量超过 370,000,包含 20 列变量信息,为了保证 比赛的公平性,将会从中抽取 10 万条作为训练集,5 万条作为测试集 A,5 万条作为测试集 B。同时会对名称、车辆类型、变速箱、model、燃油类型、品牌、公里数、...
零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测-天池大赛-阿里云天池tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/introduction?spm=5176.12281949.1003.13.493e2448lOmHET 数据分为两部分,训练集(train_data)和预测集(test_data)并有以下变量: SaleID - 销售样本ID ...
阿里天池- 二手车交易价格预测赛 总数据量超过40w,包含31列变量信息,其中15列为匿名变量。 从中抽取15万条作为训练集,5万条作为测试集A,5万条作为测试集B,我使用的是测试集B。 将常用库和数据导入 importpandasaspdimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportsklearnimportseabornassnsfromskle...
模型部署:将优化后的模型部署到二手车交易平台的估价系统中,为用户提供准确的估价服务。 结论 数据挖掘技术在二手车交易价格预测中发挥着重要作用。通过数据收集、预处理、特征选择与工程、模型构建与训练、优化与部署等步骤,我们可以构建出准确的预测模型,为二手车市场的参与者提供有价值的参考信息。希望本文能够为您入...
线性回归模型是一种建立特征和目标变量之间线性关系的预测模型。通过对数据集进行线性回归分析,可以建立二手车交易价格与其特征之间的数学模型,并基于该模型进行价格预测。 4.特征选择 在建立线性回归模型之前,需要对特征进行选择。常用的特征选择方法包括相关系数分析、方差分析、主成分分析等。通过这些方法,可以选择出与交...
二手车交易价格预测笔记 任务:利用神经网络完成对二手车交易价格的预测 代码解析 导入库 importpandasaspdimportnumpyasnpfromtorchimportnn, optimimporttorchimportmatplotlib.pyplotasplt 配置参数 config= {'epoch':10,'batch_size':512,'learning_rate':8e-3,'device':'cuda',"num_cols": ['regDate','creat...