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电动车价格预测的数据挖掘作业资料及代码.zip

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简介：
本资料包包含针对电动车市场价格进行预测的数据挖掘项目材料与源代码，内含数据集、特征工程方法、模型训练过程及相关文档说明。 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、集成学习随机森林、集成学习adaboost、梯度提升树和Xgboost共9类分类算法实验及测试结果。

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  • 电动车价格预测的数据挖掘作业资料及代码.zip
    优质
    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
    优质
    本资料包包含针对电动车市场价格进行预测的数据挖掘项目材料与源代码，内含数据集、特征工程方法、模型训练过程及相关文档说明。 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、集成学习随机森林、集成学习adaboost、梯度提升树和Xgboost共9类分类算法实验及测试结果。
     
  • 电动车价格预测的数据挖掘作业资料及代码 (1).rar
    优质
    本资源包含用于预测电动车市场价格的数据挖掘项目材料和完整代码，适用于研究与学习。 数据挖掘作业包括电动车价格预测的数据以及相关代码，文件名为“数据挖掘作业数据以及代码(电动车价格预测) (1).rar”。
     
  • 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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    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。
     
  • 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。
     
  • 基于数据挖掘技术的煤炭价格预测
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    本研究运用数据挖掘方法分析历史煤炭交易数据，旨在构建精准的价格预测模型，为行业决策提供科学依据。 ### 基于数据挖掘的煤炭价格预测 #### 一、引言 煤炭作为我国最主要的能源之一，在国家能源结构中占据主导地位。由于其在国民经济中的重要作用，煤炭的价格变动不仅受制于内在因素（如生产成本、产量变化等），还受到外部环境（如政策调整、市场需求变化等）的影响。因此，准确预测煤炭价格对于指导生产和消费、维护市场稳定具有重要意义。本段落将介绍一种结合人工神经网络与灰色理论的组合预测方法，旨在提高预测准确性。 #### 二、煤炭价格预测的重要性及难点 煤炭价格波动直接影响到整个产业链的发展。例如，煤炭价格上涨可能会推高电力成本，进而影响其他行业的生产成本。因此，建立一套有效的预测体系显得尤为重要。然而，煤炭价格的变化具有较强的不确定性，受到多方面因素的影响，这给预测带来了挑战。 #### 三、数据挖掘方法概述 **1. 人工神经网络(ANN)预测** 人工神经网络是一种模拟生物神经系统结构和功能的计算模型，能够通过学习样本数据提取出数据间的潜在关联，并用于预测未知数据。ANN具有较好的非线性拟合能力，适用于处理复杂的数据关系。在煤炭价格预测中，可以通过训练网络来捕捉各种因素对价格的影响。 **2. 灰色理论预测** 灰色理论是一种处理部分已知、部分未知信息的有效方法，特别适用于数据量较小的情况。它通过对原始数据进行灰色生成处理增强数据之间的关联度，从而提高预测精度。在煤炭价格预测中，灰色理论可以帮助识别和利用有限的历史数据。 #### 四、组合预测方法的提出 考虑到单独使用任何一种方法都可能存在局限性，本段落提出了一种结合两种方法的组合预测模型。具体来说，首先使用人工神经网络处理大量历史数据学习其中复杂的非线性关系；然后利用灰色理论处理数据序列的平滑处理进一步提高预测的稳定性。将两种方法得到的结果进行综合分析以获得更准确的预测结果。 #### 五、煤炭价格影响因素分析 在实际预测过程中，需要考虑多种影响因素。根据现有研究成果以下是一些重要的影响因素： - **我国GDP增长情况**：经济增长通常会增加对煤炭的需求。 - **煤炭出厂价格指数**：反映了煤炭市场的整体价格走势。 - **石油库存水平**：石油价格变动对煤炭市场也有一定的影响。 - **煤炭年产量**：产量的增减直接影响市场供需关系。 - **煤炭储存量**：储存量的变化反映了未来市场的潜在供应能力。 #### 六、模型构建与验证 **1. 数据预处理** 在构建模型之前，需要对原始数据进行清洗和预处理包括去除异常值填补缺失数据等步骤。 **2. 模型训练与优化** 采用交叉验证等方法选择最优参数配置确保模型能够在未见过的数据上表现良好。 **3. 预测结果分析** 比较两种单一模型的预测效果以及组合预测模型的表现评估每种方法的优势和不足。 #### 七、结论 本段落提出了一种基于数据挖掘的煤炭价格预测方案通过结合人工神经网络和灰色理论的优点提高了预测的准确性和可靠性。未来的研究可以进一步探索更多数据源和更复杂的数据挖掘技术以提高预测性能。 通过以上论述可以看出，结合多种数据挖掘方法进行煤炭价格预测是一种可行且有效的方法这种方法不仅可以充分利用现有数据还能有效应对复杂多变的市场环境为相关决策提供有力支持。
     
  • 股票分析预测的数据挖掘大作业.zip
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    本作品为《股票分析预测的数据挖掘》课程的大作业，通过运用数据挖掘技术对历史股市数据进行深入分析与建模，旨在预测未来股价走势。 数据挖掘大作业包括以下几个部分：上证指数股票预测分析的get_data.ipynb文件用于获取50ETF自上市以来的数据；20_year_FD.csv是通过爬虫得到的数据集，包含了过去二十年的基金信息；train_regress.ipynb则是训练代码。此作业要求大家根据这些材料完成任务以应对老师的评估。
     
  • 数据挖掘PPT资料.zip
    优质
    本资料集为《数据挖掘PPT资料》，包含了数据预处理、特征选择、分类与回归算法等核心主题内容，适用于学习和教学使用。 数据挖掘涉及机器学习、协同过滤、分类算法以及聚类算法等多个方面。