预测模型-阿里天池竞赛-二手车交易价格预测

预测模型-阿里天池竞赛-二手车交易价格预测

【下载地址】预测模型-阿里天池竞赛-二手车交易价格预测 本项目聚焦于二手车交易价格预测,基于阿里天池竞赛提供的数据集,包含超过40万条记录和31列变量信息。通过数据挖掘与机器学习技术,项目展示了从数据预处理到模型训练的完整流程,使用XGBoost、LightGBM及其融合方法进行预测,最终模型在测试集上的平均绝对误差(MAE)为689.09。此外,项目还提供了详细的可视化分析,包括缺失值分布、特征相关性及数据分布拟合,帮助用户深入理解数据特性。无论是机器学习初学者还是经验丰富的开发者,都能从中获得启发与实用价值。 【下载地址】预测模型-阿里天池竞赛-二手车交易价格预测 项目地址: https://gitcode.com/Universal-Tool/d8fba

简介

本仓库包含了一个关于预测二手车交易价格的模型,该模型来自于阿里天池竞赛。竞赛的任务是基于提供的数据集预测二手车的交易价格,数据集包含超过40万条记录,具有31列变量信息,其中15列为匿名变量。

数据集

数据集被分为两部分,其中15万条记录作为训练集,5万条记录作为测试集B。竞赛要求参与者通过数据挖掘技术对训练集进行分析,并在测试集B上评估模型的准确性。

评测标准

模型的评估采用平均绝对误差(MAE)作为标准,MAE值越小,说明模型的预测越准确。

文件内容

压缩包中包含以下两个文件:

  1. 竞赛-分类预测:该文件记录了数据集的处理流程以及使用xgb、lgb以及xgb、lgb融合方法进行预测的过程。最终模型在测试集上的MAE为689.09。

  2. 竞赛-可视化分析:本文件对训练集和测试集的缺失值分布进行了可视化分析,并对数据进行了分布拟合,发现数据服从无界约翰逊分布。此外,通过相关性分析,研究了数值型特征与价格之间的关系,绘制了相关性图,发现价格与v_3属性呈现高度负相关,而与v_0、v_8、v_12呈现高度正相关。散点图进一步揭示了v_12与v_8以及v_1与v_6之间的线性关系。还对每个特征的平均价格进行了可视化分析,观察不同特征取值对平均价格的影响。

注意事项

在使用本资源时,请遵守相关竞赛规则和数据使用规定。本仓库的资源仅供学习和研究使用。


此文档旨在帮助理解仓库中的资源和竞赛背景,为相关研究和进一步的开发提供参考。

【下载地址】预测模型-阿里天池竞赛-二手车交易价格预测 本项目聚焦于二手车交易价格预测,基于阿里天池竞赛提供的数据集,包含超过40万条记录和31列变量信息。通过数据挖掘与机器学习技术,项目展示了从数据预处理到模型训练的完整流程,使用XGBoost、LightGBM及其融合方法进行预测,最终模型在测试集上的平均绝对误差(MAE)为689.09。此外,项目还提供了详细的可视化分析,包括缺失值分布、特征相关性及数据分布拟合,帮助用户深入理解数据特性。无论是机器学习初学者还是经验丰富的开发者,都能从中获得启发与实用价值。 【下载地址】预测模型-阿里天池竞赛-二手车交易价格预测 项目地址: https://gitcode.com/Universal-Tool/d8fba

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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