利用随机森林算法进行汽车售价预测的研究论文

简介：
本研究运用随机森林算法探讨影响汽车售价的关键因素，并建立准确的售价预测模型，为汽车行业提供决策支持。 印度是全球最大的汽车市场之一，许多买家会在一段时间后将车辆转卖给其他人，并且这些卖家被称为第二或第三所有者等。为了满足他们的需求，出现了像cars24.com、cardekho.com 和 OLX.com 这样的平台来帮助他们出售二手车。然而，如何确定一辆车的合理价格一直是一个难题。 机器学习算法可以为这个问题提供解决方案。通过使用以前的销售数据和监督学习技术（例如随机森林和极端树回归），我们可以预测汽车的价格。我利用了Python库Scikit-Learn来进行这些预测，并且结果表明这两种方法在各种大小的数据集中都能达到高度准确的结果，无论它们提供的数据集规模如何。