零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测赛题理解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。赛题以预测二手车的交易价格为任务,数据集报名后可见并可下载,该数据来自某交易平台的二手车交易记录,总数据量超过40w,包含31列变量信息,其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性,将会从中抽取15万...
简介:本文将带领零基础读者了解数据挖掘在二手车交易价格预测中的应用,通过构建一个简单的基准模型,逐步深入数据挖掘的世界。我们将使用Python作为编程语言,并利用其丰富的数据科学库,如pandas、scikit-learn等,来进行数据处理和模型训练。文章将保持简洁明了,尽量避免复杂的数学公式,以便于读者理解和操作。 即刻调用文心...
Tip:匿名特征,就是未告知数据列所属的性质的特征列。这里有一点要注意就是这句话数字全都脱敏处理,都为label encoding形式,即数字形式,这块其实是在暗示这是数值数据(后续会继续谈论这块),接下来本篇比较有技术的部分:预测指标 其实这道题从开始一看二手车价格预测一看这就是回归问题(跟房价预测异曲同工)而本赛...
赛题以预测二手车的交易价格为任务,数据集报名后可见并可下载,该数据来自某交易平台的二手车交易记录,总数据量超过40w,包含31列变量信息,其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性,将会从中抽取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,同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。 字段...
完成这次的提交时,我最终选择了上面的处理方式,原因是不论是训练集还是测试集的regDate都存在非法值。如果数据的质量更好,应该直接用下面的方法最好: train_date = pd.DataFrame() for col in date_cols : date = pd.to_datetime(train[col], format="%Y%m%d", errors='coerce') ...
0 0 0 fork from Datawhale 零基础入门数据挖掘-PyTorch基础代码 郑小健2024-08-12 16:31:01 0 0 0 Datawhale 零基础入门数据挖掘-PyTorch基础代码 hasai2023-03-27 18:53:32 101 486 0 prac_二手车价格预测 NevaehBond2020-11-16 14:59:16 3 32 212 1 ...
【数据挖掘】阿里云天池-数据挖掘入门-二手车价格预测 题目 赛题以预测二手车的交易价格为任务,数据集报名后可见并可下载,该数据来自某交易平台的二手车交易记录,总数据量超过40w,包含31列变量信息,其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性,将会从中抽取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,...
数据挖掘提分三板斧: 1. 金斧-数据清洗和特征工程 2. 银斧-模型参数调节 3. 铜斧-模型集成 载入中...手动刷新 1/28页 载入中...手动刷新 2/28页 载入中...手动刷新 3/28页 载入中...手动刷新 4/28页 载入中... 5/28页 载入中... 6/28页 载入中... 7/28页 载入中... 8/28页 载入中...
任务1:报名比赛,下载比赛数据集并完成读取 报名成功后即可进入数据页面将3个数据文件下载至本地,数据下载链接: 零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测赛题与数据-天池大赛-阿里云天池tianchi.aliyun.com/competition/entrance/231784/information 个人学习使用本地的 Jupyter Notebook 环境 ...