基于机器学习的二手车价格预测模型与应用实现

简介：
本研究构建了一个基于机器学习算法的二手车价格预测模型，并探讨了其在实际场景中的应用效果，为买卖双方提供精准定价依据。 随着中国汽车工业的快速发展，国内汽车数量也在迅速增加。新车销售市场逐渐饱和，而二手车交易市场正在兴起。然而，由于中国的二手车市场尚未成熟，在评估二手车辆价格方面存在较大问题与发达国家相比仍有显著差距。一个重要原因是缺乏权威的价格评估机构和统一的价值标准。 因此，通过分析二手车数据并建立预测模型具有重要意义： 1. 使用Python的Pandas库中的read.csv()命令对二手车数据进行清洗，包括构建特征指标、处理缺失值以及剔除异常值。 2. 数据分析：展示二手车辆公司与价格之间的关系等信息。 3. 模型训练：采用线性回归方法，并通过交叉验证技术评估和优化模型性能。 4. 应用实现：开发一个基于Flask框架的二手车价格预测网站。