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...
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。
前序 出于毕设以及重新熟悉数据比赛的套路的想法,我参加了Datawhale和阿里天池组织的活动比赛即零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测。这个比赛很友好很适合初学者,如果想学习的朋友可以逛一逛,论坛里面有整理好的学习思路,但是思路有是有,但是里面的内容是要自己去填充的,正是这种想法的诞生,所以参加了这个活动并...
②当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。 ③引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。 ④完成对于数据的探索性分析,并对于数据进行一些图表或者文字总结并打卡。 2、EDA代码示例 1、载入各种数据科学...
通过第一阶段对数据的熟悉和探索,可以先对数据做下面的处理 # df_train, including y # df_test # SaleID唯一,offerType全部为0,直接删掉 # name-汽车交易名称,效果未知,暂时保留 # regionCode 由于数量过多,暂未作为类别变量处理 useful_features = [c for c in df_train.columns if c not in ('Sale...
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。
如果你现在很迷茫,但是又对数据挖掘感兴趣,建议先看看以下两个视频直播,两位大佬亲身讲述自己和数据挖掘的前世今生。 《如何入门数据挖掘竞赛》 鱼遇雨欲语与余。天池明星选手,武汉大学硕士,天池数据科学家,数据竞赛爱好者。 《数据挖掘竞赛指南》 张杰。天池明星选手,南京大学研究生, KDD19, NIPS18, JDD19第二名...
零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测本次赛事是Datawhale与天池共同发起的零基础入门系列赛事第一场 —— 零基础入门数据挖掘-二手车交易价格预测,赛题以二手车市场为背景,要求选手预测二手汽车的交易价格,这是一个典型的回归问题。
选手需要提交能够针对A榜测试集产出预测结果的预测部分代码。所有文件请打包在zip压缩包内,对提交文件的组织形式要求如下: 1、原始数据文件夹data/ 选手无需提交天池提供的竞赛数据文件。 数据结构示例如下: |-- data used_car_sample_submit.csv used_car_train_20200313.csv ...
转载:Datawhale 零基础入门数据挖掘 Task5 模型融合 感谢Datawhale! 五、模型融合 Tip:此部分为零基础入门数据挖掘的 Task5 模型融合 部分,带你来了解各种模型结果的融合方式,在比赛的攻坚时刻冲刺Top,欢迎大家后续多多交流。 赛题:零基础入门数据挖掘 二手车交易价格