二手车交易价格预测-阿里天池竞赛-预测模型

简介：
简介：本项目参与了阿里天池竞赛，旨在通过建立预测模型来评估和预测二手车交易价格，利用数据分析优化市场定价。 本次竞赛的任务是预测二手车的交易价格，数据集包含超过40万条记录及31个变量特征，其中15个为匿名变量。从这些数据中抽取了15万条作为训练集，并选取5万条用于测试评估模型性能。 比赛采用平均绝对误差（MAE）作为评价标准，即预测值与实际交易价格之间的差异越小，则表示模型的准确度越高。参赛者提交的数据包包括两个文件： - 第一个文件展示了经过预处理后的数据集以及使用XGBoost和LightGBM算法进行单独建模及融合建模的结果分析，最终得出的平均绝对误差（MAE）为689.09。 - 另一文件则着重于训练集与测试集中缺失值分布情况的可视化，并对各个特征变量进行了数据拟合。结果显示这些数值符合无界约翰逊分布规律。此外，该部分还探讨了各变量和目标价格之间的相关性关系，通过绘制散点图发现“v_3”这一属性与交易价格呈高度负向关联，“v_0”， “v_8”，以及“v_12”则显示出较高的正方向联系；同时观察到特征“v_12”与“v_8”的线性关系，以及另外两个变量间的关系。 最后还展示了每个特征在不同取值下的平均价格变化趋势图。