基于随机森林的二手摩托车残值率预估模型

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中文摘要：本文基于随机森林算法训练二手摩托车残值率评估模型.二手摩托车价格定价高度依赖线下评估,对车辆进行合理、准确的估值成为二手摩托车线上交易亟待解决的问题.通过数据挖掘收集二手摩托车成交数据,提取影响因素建立训练特征,基于随机森林算法训练二手摩托车残值率评估模型,模型MAE最低0.03136,R2最高0.9048,预测准确度较高,预测值与实际值相关性强.通过交叉验证法,将随机森林模型与其他预测模型进行了对比分析,该模型维持较高预测准确度的同时有良好的运行效率.

外文标题：Estimation Model of Residual Value Rate of Second-Hand Motorcycle Based on Random Forest

作者：

牟娇、梅培楠

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作者单位：

贵州大学人民武装学院,贵阳 550025

贵州中安云网科技有限公司,贵阳 550003

关键词：

随机森林二手摩托车交叉验证法估值模型回归预测

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1007-1423.2022.20.009

现代计算机

中大控股

现代计算机

影响因子：0.292

ISSN：1007-1423

年,卷(期)：2022.28(20)

参考文献量12