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Python课程大作业：二手车价格预测数据挖掘项目（含源码、数据及实验报告）

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简介：
本项目为Python课程设计，通过数据挖掘技术进行二手车价格预测。包含完整源代码、原始数据集和详尽实验报告，旨在提升数据分析能力与实战技能。 我们实践的案例是二手车价格评估，选用的人工智能库为Scikits-Learn。选取了来自二手车平台的不同参数下的售卖价格数据集，目的是根据现有数据进行处理、清洗，并选择必要的数据项以筛除无效或缺失的数据；通过脱敏保护用户的重要个人隐私信息，用随机值替换或直接覆盖敏感内容；利用可视化技术直观展示数据之间的内在联系；在Scikits-Learn的支持下，经过机器学习和模型拟合创建预测模型。该程序能够帮助用户提供输入相关车辆参数后输出理想的价格区间，并据此判断价格的高低。

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  • Python课程大作业：二手车价格预测数据挖掘项目（含源码、数据及实验报告）
    优质
    本项目为Python课程设计，通过数据挖掘技术进行二手车价格预测。包含完整源代码、原始数据集和详尽实验报告，旨在提升数据分析能力与实战技能。 我们实践的案例是二手车价格评估，选用的人工智能库为Scikits-Learn。选取了来自二手车平台的不同参数下的售卖价格数据集，目的是根据现有数据进行处理、清洗，并选择必要的数据项以筛除无效或缺失的数据；通过脱敏保护用户的重要个人隐私信息，用随机值替换或直接覆盖敏感内容；利用可视化技术直观展示数据之间的内在联系；在Scikits-Learn的支持下，经过机器学习和模型拟合创建预测模型。该程序能够帮助用户提供输入相关车辆参数后输出理想的价格区间，并据此判断价格的高低。
     
  • Python课程项目：二手车价格预测的数据挖掘代码、数据集及实验报告（含详尽注释）.zip
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    本资源包含用于二手车价格预测的完整Python项目，涵盖数据预处理、模型训练和评估。附带详尽注释的数据挖掘代码与数据集，适合学习数据分析与机器学习应用。 这是一个个人经导师指导并认可通过的Python课程大作业项目，评分98分。该项目主要针对计算机相关专业的学生以及需要进行实战练习的学习者。根据整体统计信息得知，“county”字段为无效字段（无实际内容）；“size”，“cylinders”，“condition”，“VIN”，“drive”，“paint_color”，和 “type” 字段缺失量较大，在后续分析过程中要考虑是否将其纳入影响范围；大部分数据类型为object，应通过赋值将其转化成方便建立模型的int64或float64类型。将缺失值可视化后可以发现，“size”，“condition”，“cylinders”，“drive” 等字段存在较多的缺失值，在后续分析中需要对这些字段进行处理。 利用scipy模块下的Johnson SU、norm和lognorm函数，画出价格分布图之后，结果表明Johnson SU拟合效果较好。这说明价格数据具有右偏特性，并且可能存在一些极端的大数值。因此有必要对过大价格的异常值进行处理。通过箱型图分析可以发现，当价格超过60,000时即为离群值。
     
  • 二手车价格预测的Python课程项目-包含数据挖掘、源代码、文档和实验报告及详尽注释
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    本Python课程项目专注于二手车价格预测，涵盖数据挖掘技术应用、完整源代码、详细文档以及实验报告，配有详尽注释便于学习理解。 Python课程大作业-二手车价格预测案例 本资源包含数据挖掘、源代码、文档说明、实验报告以及详细注释等内容。项目源码为个人毕设成果，在成功运行并测试无误后上传，答辩评审平均分达到96分。 1. 资源内的所有项目代码均已通过测试，并在功能正常的情况下才进行上传，请放心下载使用。 2. 本项目适合计算机相关专业（如计算机科学、人工智能、通信工程、自动化和电子信息等）的在校学生、老师或企业员工学习，也适用于初学者进阶学习。此外，该项目还可以作为毕设项目、课程设计作业以及初期立项演示等用途。 3. 若具备一定的基础条件，您也可以在此代码基础上进行修改以实现其他功能，并可用于毕业设计、课程设计和作业等。 下载后请首先打开README.md文件（如有），仅供学习参考，请勿用于商业用途。
     
  • 期末项目：二手车价格预测的数据挖掘Python代码包（含数据集、实验报告及详尽注释）.zip
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    本资源包含用于二手车价格预测的数据挖掘完整流程，包括预处理代码、模型训练和评估脚本、详细实验报告以及全面注释的Python代码包。 期末大作业二手车价格预测案例数据挖掘python源码+数据集+实验报告+详细注释.zip 该文件包含用于完成期末项目“二手车价格预测”的所有必要材料，包括Python代码、相关数据集以及详细的实验分析报告，并且每个部分都配有详尽的注释以便于理解和使用。
     
  • Kaggle Titanic项目报告；数据挖掘课程作业；
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    本项目为数据挖掘课程作业，基于Kaggle平台的Titanic生存预测挑战。通过分析乘客特征以构建模型预测生存概率，旨在提升数据分析和机器学习技能。 关于Kaggle Titanic项目的完整报告涵盖了数据介绍、各字段关联关系、特征处理、模型选择、实验过程以及实验结果的详细内容。这份报告非常详尽，适合深入理解该项目的数据分析流程和技术细节。
     
  • 基于Python的二手房数据挖掘与价格预测.zip
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    本项目利用Python进行二手房市场数据分析和价格预测，通过数据清洗、特征工程及模型训练等步骤，旨在为购房者提供参考。包含代码实现及结果分析。 该项目是个人大作业项目源码，评审分数达到95分以上，并且经过严格调试确保可以运行。您可以放心下载使用基于Python的二手房数据分析及房价预测代码包。
     
  • 电动车价格预测的数据挖掘作业资料及代码.zip
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    本资料包包含用于电动车价格预测的数据挖掘项目所需的各种资源。内含详尽数据集、特征工程步骤说明以及Python实现代码，助力深入理解影响电动车定价的因素与模型构建过程。 算法实验使用sklearn完成。代码内容包括：1. 特征相关性热力图；2. 特征筛选；3. 使用k近邻、逻辑回归、神经网络、决策树、SVC、随机森林（集成学习）、AdaBoost（集成学习）、梯度提升树和Xgboost共9类分类算法进行实验及测试，并展示结果。
     
  • 电动车价格预测的数据挖掘作业资料及代码.zip
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