Advertisement

该ipynb文件用于预测二手车交易的价格。

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这个可视化探索的演示程序提供了一个简化的示例，展示了可视化分析的大致流程，旨在为初学者提供一个易于理解的学习资源。可视化探索的演示程序提供了一个简化的示例，展示了可视化分析的大致流程，旨在为初学者提供一个易于理解的学习资源。可视化探索的演示程序提供了一个简化的示例，展示了可视化分析的大致流程，旨在为初学者提供一个易于理解的学习资源。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 二手车交易价格预测代码.ipynb
    优质
    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.ipynb
    优质
    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。
     
  • 二手车交易价格预测第一天
    优质
    本项目聚焦于建立模型预测二手车交易价格，旨在探索影响车辆价值的关键因素，并通过数据分析提供精准的价格预估服务。 在进行二手车交易价格预测的第11天任务中，首先需要加载必要的库文件并读取数据集。接着对数据集进行探索性可视化分析以了解其内部结构。由于数值大小不一且存在缺失值等问题，如何快速查看这些变量分布是一个关键问题。使用pandas_profiling模块可以一键生成详细的探索性数据分析报告。 为了后续的训练和测试过程中的数据清洗与特征工程工作更加高效便捷，此时将训练集和测试集进行合并处理会非常有用。随后查看训练集中各属性列的数据缺失比例，并根据业务需求将其分为日期、类别以及数值三大类特征。 进一步地，对各个数值特征与其目标变量（即价格）之间的相关性进行了评估分析；同时通过直方图展示了它们之间正负相关的程度。在数据探索过程中发现了一些有价值的线索和规律，这些将有助于后续的模型选择与优化工作。
     
  • Python在二手车交易价格预测中的应用
    优质
    本研究探讨了运用Python编程语言进行二手车交易价格预测的方法与模型构建，结合数据分析技术提升预测准确性。 Python数据分析与机器学习在天池数据上的应用涉及预测模型的构建与优化。
     
  • 二手车价格预测
    优质
    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 ```
     
  • 二手车交易价格预测-阿里天池竞赛-预测模型
    优质
    简介：本项目参与了阿里天池竞赛，旨在通过建立预测模型来评估和预测二手车交易价格，利用数据分析优化市场定价。 本次竞赛的任务是预测二手车的交易价格，数据集包含超过40万条记录及31个变量特征，其中15个为匿名变量。从这些数据中抽取了15万条作为训练集，并选取5万条用于测试评估模型性能。 比赛采用平均绝对误差（MAE）作为评价标准，即预测值与实际交易价格之间的差异越小，则表示模型的准确度越高。参赛者提交的数据包包括两个文件： - 第一个文件展示了经过预处理后的数据集以及使用XGBoost和LightGBM算法进行单独建模及融合建模的结果分析，最终得出的平均绝对误差（MAE）为689.09。 - 另一文件则着重于训练集与测试集中缺失值分布情况的可视化，并对各个特征变量进行了数据拟合。结果显示这些数值符合无界约翰逊分布规律。此外，该部分还探讨了各变量和目标价格之间的相关性关系，通过绘制散点图发现“v_3”这一属性与交易价格呈高度负向关联，“v_0”， “v_8”，以及“v_12”则显示出较高的正方向联系；同时观察到特征“v_12”与“v_8”的线性关系，以及另外两个变量间的关系。 最后还展示了每个特征在不同取值下的平均价格变化趋势图。
     
  • 二手车交易价格预测（天池竞赛）400分 notebook.ipynb
    优质
    本notebook展示了针对天池平台举办的二手车交易价格预测比赛所设计的解决方案，通过数据分析与模型训练实现精准的价格预测。 天池比赛中的二手车交易价格预测任务涉及利用数据科学方法来预测二手车的市场价格。参赛者需要分析提供的车辆相关信息，并建立模型以提高价格预测的准确性。这项挑战旨在促进机器学习技术在实际应用中的发展，特别是在汽车行业的数据分析领域。参与者通过提交他们的算法和代码来进行比较与评估，最终目的是为了识别影响二手车价值的关键因素并提供可靠的估值服务。
     
  • 二手车交易价格预测_任务5_模型融合
    优质
    本项目专注于二手车交易价格预测，通过多种机器学习算法进行模型训练，并采用集成学习策略优化预测效果，旨在为用户提供精准的价格参考。 模型融合_代码示例部分 导入工具包： ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn import metrics from sklearn import linear_model from sklearn.datasets import make_blobs # 这是打包好的波士顿房价数据集的生成函数 from sklearn import datasets from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier # 分类决策树模型 from sklearn.ensemble import ```
     
  • 二手车交易平台数据爬取与交易价格预测分析
    优质
    本项目旨在通过爬取二手车交易平台的数据，利用数据分析技术进行清洗、处理及建模，以实现对二手车未来交易价格的有效预测。 本项目旨在通过分析二手车交易数据来预测车辆的售价。我们收集了多个网站上的二手车数据以及一些公开的数据集，并对这些数据进行了特征分析。研究发现，发动机类型、变速箱、发动机功率、汽车行驶里程及销售方信息在很大程度上影响着汽车的价格。 此外，尽管部分在线平台提供的二手车辆信息存在缺失的情况，但大部分的车辆详情仍然与其售价相吻合。然而由于一些网站上的二手车信息不够完整，因此难以准确预测价格。
     
  • 二手车交易价格预测——基于机器学习的课程设计
    优质
    本课程设计聚焦于利用机器学习技术进行二手车交易价格的准确预测，通过分析影响车辆价值的关键因素，优化模型以实现高效预测。 【作品名称】：二手车交易价格预测 【适用人群】：适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】 数据集主要包含以下特征： - name: 汽车交易名称 - regDate: 汽车注册日期 - model: 车型编码 - brand: 汽车品牌 - bodyType: 身体类型 - fuelType: 燃油类型 - gearbox: 变速箱 - power: 发动机功率（单位：马力） - kilometer: 汽车已行驶公里数 - notRepairedDamage: 汽车有尚未修复的损坏情况 - regionCode: 地区编码 - seller: 销售方类型 - offerType: 报价类型 - creatDate: 汽车上线时间（即发布日期） - price: 二手车交易价格 项目结构： 以下是本项目的结构目录： - Code：存放所有代码文件。 - data：包含训练集和测试集的数据文件。 - submission：生成的提交结果文件存储位置。 - venv：Python虚拟环境，用于管理项目所需的依赖项。 - readme.md：该项目说明文档，包括项目概述、使用说明及项目结构等信息。