基于机器学习的二手车价格预测数据分析可视化

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背景描述
了解一辆车的具体制造年份可以帮助评估其技术先进程度及潜在的折旧情况；检查车辆的行驶里程是判断其使用状况和未来维护成本的重要依据；了解车辆是否经历过事故及其修复情况对于评估车况则直接影响到车辆的安全性和可靠性。
本数据集来源于汽车市场网站 Cars.com。数据集收录了上千条车辆登记信息，每一条记录都详尽地描述了一辆待售车辆的关键属性，涵盖品牌与型号、制造年份、里程数、燃料类型、发动机规格、变速器类型、外观与内饰颜色、事故历史以及所有权状况等 9 个重要特征。

本项目通过系统的数据分析和建模过程，深入探讨了影响二手车价格的多方面因素，并尝试构建预测模型。主要结论如下:

1. 通过可视化分析、斯皮尔曼相关性分析及方差分析，发现二手车价格受到多个维度因素的综合影响，这些因素包括：汽车品牌、具体型号、制造年份、行驶里程、燃料类型、变速器类型、外观及内饰颜色、事故历史记录以及发动机排量。这表明二手车定价是一个复杂的多变量决策过程。
2. 尽管采用了随机森林和岭回归这两种常用的机器学习模型，但在预测二手车价格方面的表现均未达到理想效果，原因可能是：

• 二手车价格分布大