基于机器学习的二手车交易预测评估系统的設計與實現（含源碼和數據集）.zip

简介：
本资源包提供了一个基于机器学习算法设计并实现的二手车交易价格预测评估系统，内附完整源代码及训练数据集。适合研究与开发使用。 基于机器学习的二手车交易预测评估系统设计与实现项目包括完整的Python源码及数据集。该项目实现了关于机器学习的二手车价格预测评估系统，并带有详细注释以方便新手理解。其中，used_car_train_20200313.csv是用于本次预测的数据集。 在支持向量机回归模型中，svr_final(1).csv包含了对测试集中二手车交易价格的预测结果；多元线性回归模型中的linear_regression_test_final.csv则同样显示了针对测试数据的价格预测，并且linear_regression_standardize_data.csv为原始数据进行了标准化处理。此外，w_data.npy文件保存的是该模型的参数值。 对于lightGBM模型来说，lgb_train_final.csv记录了训练集价格预测得到的结果；而lgb_test_final.csv则包含了对测试集中二手车交易价格的预测结果。特征交叉后由spearman筛选出相似度较高的冗余特征被存放在“相似度较高的特征.txt”文件中。 在CNN模型部分，CNN_test_final.csv提供了针对测试数据集的价格预测结果，20.h5则是该模型训练得到的参数值。