摘要
2021年我国汽车保有量达到3.78亿辆,同时因为核心零部件的缺乏,使得二手车交易十分火热.但国内外关于二手车估价模型的研究较少且现有模型精度不够,使得在二手车交易中,没有可靠的价格为买卖双方提供参考.针对此问题,基于LightGBM提出一种二手车价值评估模型.模型首先对二手车数据进行格式转换,填补缺失值等预处理,然后对数据的不同特征进行相关性分析,最终使用LightGBM模型进行价格的评估预测,二手车价格预测的平均绝对误差比传统DNN、XGBoost模型降低了34.41%和11.83%,从而对二手车定价提出合理的建议.