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基于机器学习的二手车价格预测算法研究

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  • 万方数据
  • 维普
针对二手车资产价值的评估问题进行了相关研究,利用机器学习方法对二手车价格进行预测.通过Python的Pandas库中read.csv()命令对二手车数据进行分析,主要从构建特征指标、数据缺失值的删除和填补、指标异常值的剔除等方面进行数据清洗.提取所需预测的二手车数据,分别使用随机森林(random forest,RF)和Lasso-XGBoost算法模型进行预测.通过对两种算法进行调参优化,对比预测效果,选择泛化能力较强的Lasso-XGBoost算法对二手车价格预测.并对电商模式下的二手车交易系统进行了分析研究.

胡诣文、张天佑、张旭、周才英

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江西理工大学理学院 江西赣州 341000

资产评估 机器学习 数据清洗 随机森林 Lasso-XGBoost

2022

10.3969/j.issn.1672-9528.2022.10.012

信息技术与信息化
山东电子学会

信息技术与信息化

影响因子：0.29
ISSN：1672-9528
年,卷(期)：2022.(10)
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