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

简介：
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。