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针对同城二手车价格，开发了python代码进行采集。

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简介：
该代码主要用于从58同城收集二手车的信息，其核心内容涵盖车辆的品牌标识，例如大众等，以及车辆的基本信息，如车型，例如索纳塔，具体型号为2011款2.0L自动尊贵版，车辆的购车年份，购车价格以及车辆的变速类型，是自动挡还是手动挡。

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  • Python_58同城二手车价格抓取代码
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    本项目提供了一段使用Python编写的脚本，用于从58同城网站上爬取二手车的价格信息。通过解析网页数据，帮助用户快速获取所需车型的价格区间和市场行情。 58同城二手车价格采集的代码主要用于获取车辆的基本信息，包括汽车品牌（例如：大众）、车型（如索纳塔 2011款 2.0L 自动尊贵版）、购买年份、购车价格以及变速箱类型（自动或手动）。
     
  • 利用Python进行的二手车价格预测模型.zip
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    本项目使用Python构建了一个用于预测二手车市场价格的数据模型。通过分析车辆特征数据，如车龄、里程数及品牌等信息，应用机器学习算法对车辆价值进行了准确评估。此模型为消费者和商家提供了有力的价格参考依据。 资源包含文件：设计报告（word版和pdf版）+源码及数据。 处理步骤如下： 1. 使用Box-Cox变换对目标值“price”进行转换，以解决长尾分布问题。 2. 删除与目标无关的列，如“SaleID”，“name”。同时可以考虑将name长度作为新的特征变量。 3. 异常点处理：删除训练集特有的数据，例如删除seller等于1的数据行。 4. 缺失值填充策略为分类特征使用众数填补、连续数值型特征采用平均值进行填补。 5. 特别处理包括去除取值无变化的列。 6. 对异常值做进一步修正：根据题目要求，“power”应在0至600之间，因此将“power”大于600的所有值调整为600；同时将notRepairedDamage中非数值型的数据替换为np.nan，以便模型自行处理这些缺失数据。
     
  • Python_人人车二手车价格抓取代码
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    这段代码用于从人人车网站上抓取二手车的价格信息，适用于学习Python网络爬虫技术或进行相关数据分析。 人人车代码的采集工作主要是破解了其字体加密机制，并成功采集了50页的信息。在检查过程中发现车辆基础信息的xpath存在问题，现将其更改为如下： ```python false_base_car_info = response.xpath(//div[@class=title]/h1/text()).extract() ``` 这行代码用于提取类似“比亚迪-秦 5046款 4.1T 尊贵型”这样的车辆基础信息。
     
  • 二手车交易价格预测代码.ipynb
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    本项目通过分析影响二手车价值的关键因素，运用机器学习算法建立预测模型，旨在提高车辆评估的准确性和效率。 为了帮助新手更好地学习可视化探索的过程，这里提供一个简单的演示示例（demo）。这个过程旨在让初学者了解可视化的基本步骤和技术应用方法。通过这样的示范，大家可以更容易地掌握如何进行数据的视觉化呈现，并理解整个流程中的关键环节和技巧。
     
  • 二手车价格预测
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    本项目旨在通过数据分析和机器学习技术，构建模型以准确预测二手车的价格。通过对影响车辆价值的各种因素进行深入研究，我们力求提供一个可靠、高效的工具，帮助买家与卖家做出更明智的决策。 这是一个基于机器学习的项目，使用回归技术来预测二手车的价格。XGBoost算法用于构建模型，Flask框架用来搭建Web服务器前端主要采用Bootstrap和JS实现响应式网页设计，并部署在Heroku云平台上。有关模型构建代码，请参阅ipython笔记本。 要设置并克隆存储库，可以使用git CLI、Zip或其他方法进行操作。 首先创建一个新的Conda环境： ``` conda create -n used_Car_price_prediction python=3.6 ``` 激活所创建的环境： ``` conda activate used_Car_price_prediction ``` 然后导航到包含app.py和requirements.txt文件的项目的根目录下，安装依赖项： ``` pip install -r requirements.txt ```
     
  • 对CodeSoft进行二次开发
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    本项目旨在通过对CodeSoft软件的功能扩展和优化，实现更高效的数据处理与分析能力。通过定制化二次开发，提升用户体验及软件适用性。 通过CodeSoft进行二次开发的一个示例性小代码可以教你如何调用CodeSoft来打印条形码。
     
  • 二手车价格预测.ipynb
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    本项目通过分析影响二手车价值的因素，建立预测模型，旨在为买家和卖家提供准确的价格参考，减少交易中的信息不对称。 二手车价格预测1.ipynb这份文档主要涉及使用Python编程语言进行数据分析和机器学习模型构建，目的是为了预测二手车的价格。文中包含了数据预处理、特征工程以及几种常用回归算法的实现与比较等内容，适合对汽车市场分析或机器学习有兴趣的学习者参考研究。
     
  • 针对sklearn分类的二手城市房源数据集
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    本数据集基于sklearn库中的分类算法设计，聚焦于分析和预测二手城市房源信息，为房地产市场研究提供有价值的参考。 ### 用于sklearn分类的城市二手房数据集 #### 知识点概述： 1. **sklearn库概述** sklearn是Python中最流行的机器学习库之一，它提供了一系列简单有效的工具用于数据挖掘和数据分析。包括各种分类、回归、聚类算法以及其他用于数据预处理的工具。该库广泛应用于学术研究、工业界和各类数据科学竞赛中。 2. **数据集介绍** 本例中的城市二手房数据集是专为sklearn分类任务设计的数据示例，通常这类数据包含有关房屋的各种特征信息（如面积、房龄等），以及一个目标变量用于表示分类的目标（例如价格区间）。 3. **数据格式解析** 提供的文件中包括三列数值型属性，并且隐含了一个未显示的目标标签。每一行代表一条二手房记录，这些数字可能对应房屋大小、卧室数量和建造年份等特征值。 4. **数据预处理** 数据预处理是机器学习流程中的重要步骤之一，它涉及缺失值填补、标准化或归一化操作、特征选择及转换等工作。对于分类任务而言，常见的预处理还包括将非数值型标签转化为独热编码形式（One-Hot Encoding）。 5. **分类算法应用** 分类属于机器学习的重要组成部分，其目标是通过训练数据集来建立一个函数模型以实现对未知输入的正确归类。sklearn库提供了多种分类方法如支持向量机(SVM)、决策树、随机森林等。在实际操作中需要利用交叉验证等方式选择最优参数。 6. **模型评估** 分类器性能评价常用到准确率、精确度、召回率及F1分数等多种指标，sklearn库内置了评分函数和混淆矩阵工具帮助用户直观理解模型表现情况。 7. **使用sklearn进行模型训练与测试** 使用sklearn构建分类模型的基本步骤包括加载数据集、预处理数据、选择合适的算法并对其进行调整优化。为了评估模型的预测能力，通常会将原始数据分割成独立的训练和验证部分，并在后者上检验模型性能。 8. **实际应用案例分析** 在真实场景下，上述二手房数据可以应用于房屋价格区间的预估或判定是否为“学区房”。通过建立分类模型，房地产分析师或者中介能够快速提供房价参考建议给客户；同时也能帮助买家迅速筛选出符合预算和需求的房源信息。
     
  • 利用人人车二手车数据进行机器学习以预测价格
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    本研究基于人人车平台上的大量二手车交易数据，运用先进的机器学习算法模型，深入分析影响车辆价值的关键因素，旨在精准预测二手车市场价格趋势。 人人车二手车数据可用于机器学习模型来预测二手车价格。这些数据以JSON格式提供，并包含多个属性：售价、行驶里程、车牌所在地、保险信息、出厂日期以及车辆的详细配置信息，总计约有180至200个属性。该数据集为原始爬取的数据，未经处理，非常适合用于练习数据处理和分析技能。