基于机器学习对电动汽车价格预测

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中文摘要：使用比赛数据,通过挖掘原始数据并结合背景知识创建了7个特征,使用随机森林和XGBoost模型对特征重要性排名前十五的特征中共同出现的特征进行选取,得到9个特征;然后建立KNN、集成学习类、神经网络等模型,选取三组数据集分别建立模型,最终选取了筛选后的数据集和使用Adam优化器的神经网络作为最终的价格预测模型,其准确率达到了96.6％.

作者：

欧阳汉、廖文琪、田秋红

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作者单位：

贵州财经大学大数据统计学院贵州贵阳550025

关键词：

电动汽车特征工程 KNN 集成学习神经网络

出版年：

2021

广西质量监督导报

广西质量协会广西科学技术期刊编辑学会

广西质量监督导报

影响因子：0.067

ISSN：1009-6310

年,卷(期)：2021.(4)

参考文献量4