数据挖掘 - 二手车交易价格预测(阿里天池)

最新推荐文章于 2025-03-28 20:00:54 发布
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分类专栏： 个人总结 文章标签： 数据挖掘
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未完待续

阿里天池竞赛项目——二手车交易价格预测
weixin_43823338的博客
10-28 1万+
二、特征工程 特征工程主要涉及数据的处理、特征的构造和特征帅选。 特征构造 我们对照官方给的变量的定义，发现model、 brand、 bodyType、 fuelType等为取几个值的离散变量。当我们采用基于树模型（XGBoost、LightGBM）来解决回归问题时，针对每一棵树，需要做的是确定分裂的变量，以及分裂点。一般采用启发式方法，根据分裂后的收益（误差）是否下降，并选择下降最多的分裂点，来逐步构建一棵树。由于上述的几个变量的值，只是代表类别，并不代表实际的大小，根据值大小的分裂并不能代表实际的
阿里天池新人赛——二手车交易价格预测（赛题理解）
T_RNA75的博客
03-23 1484
阿里天池新人赛——二手车交易价格预测-Task2 数据分析 概述 本次新人赛是Datawhale与天池联合发起的0基础入门系列赛事第一场 —— 零基础入门数据挖掘之二手车交易价格预测大赛。赛事以二手车市场为背景，要求选手预测二手汽车的交易价格。这是典型的回归问题适合小白上手。 探索性数据分析 EDA（Exploratory Data Analysis) 在对赛题有初步的了解和认识以后进行初步的分析...
阿里天池二手车交易价格预测(一)——EDA
Ryan的博客
10-01 1174
阿里天池二手车交易价格预测(一)——EDA Exploratory Data Analysis是数据科学领取理解和分析数据的方法，通过不断的收集、分析和假设验证，以取得对数据的深入理解。 EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。 当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。 引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。 完成
阿里云 天池比赛 Python二手车数据分析可视化系统 二手车交易价格预测大赛 预测二手汽车的交易价格 机器学习 随机森林算法 大数据毕业设计（源码）✅
最新发布
q_3375686806的博客
03-28 909
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阿里天池 ：二手车价格预测比赛
05-30
数据可以在官网下载 方案与文件
天池_二手车价格预测_Task4_建模调参
12-20
目录:keycap_0: 前言:keycap_0:.:keycap_1: 赛题重述:keycap_0:.:keycap_2: 数据集概述:keycap_1: 数据处理:keycap_2: 线性回归:keycap_2:.:keycap_1: 简单建模:keycap_2:.:keycap_2: 处理长尾分布:keycap_3: 五折交叉验证¶（`cross_val_score`）:keycap_3:.:keycap_1: `cross_val_score`相应函数的应用:keycap_3:.:keycap_2: 考虑真实世界限制:keycap_3:.:keycap_3: 绘制学习率曲线与验证曲线¶:keycap_4: 多种模型对比:keycap_4:.:keycap_1: 线性模型 & 嵌入式特征选择:keycap_4:.:keycap_1:.:keycap_1: `LinearRegression`，`Ridge`，`Lasso`方法的运行:keycap_4:.:keycap_1:.:keycap_2: 三种方法的对比:keycap_4:.:keycap_2: 非线性模型:keycap_
零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测
2301_80264808的博客
07-29 430
赛题以预测二手车的交易价格为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。导入了若干常用的Python库，这些库主要用于数据处理、模型构建、可视化及评估。
阿里云天池-零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测运行结果-output.csv
07-23
阿里云天池-零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测
阿里云天池赛-数据挖掘入门-二手车价格预测算法源码+项目说明.zip
01-23
【资源说明】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的竞赛项目学习资料，作为参考学习...阿里云天池赛-数据挖掘入门-二手车价格预测算法源码+项目说明.zip
天池竞赛数据挖掘之二手车交易价格预测大赛.zip
10-23
在“天池竞赛数据挖掘之二手车交易价格预测大赛”中，参赛者被要求利用机器学习技术预测二手车的交易价格。这个任务属于数据挖掘中的回归问题，目标是建立一个模型，该模型能根据一系列输入特征（如车辆品牌、型号、...
【数据挖掘】阿里云天池-数据挖掘入门-二手车价格预测
九筒的博客
06-13 2652
题目 赛题以预测二手车的交易价格为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。 题目链接 题目分析 数据特征：数据特征共有31个特征，类别特征10个，数值特征21个，其中15个匿名特征均为数值特征 数据量：训练集包含15万条数据，测试集包含5万条数据
天池二手车交易价格预测Task 02（数据的探索性分析）
caow_1的博客
03-22 1245
1.前言介绍 上一期基本把握了赛题的理解，这一期着重对数据进行探索性分析，即EDA。参照学习文档，EDA的主要目标如下： EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。 当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。 引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集...
【天池学习笔记】二手车交易价格预测
i6223671的博客
04-12 5020
1.赛题理解 1.1背景 赛题以预测二手车的交易价格为任务，数据集报名后可见并可下载，该数据来自某交易平台的二手车交易记录，总数据量超过40w，包含31列变量信息，其中15列为匿名变量。为了保证比赛的公平性，将会从中抽取15万条作为训练集，5万条作为测试集A，5万条作为测试集B，同时会对name、model、brand和regionCode等信息进行脱敏。 回归问题,属于传统数据挖掘,不适用神经网络 回归问题用机器学习,主要注意构建特征和选择模型 比赛主要应用xgb、lgb、catboost 价
天池二手车交易价格预测--特征工程
qq_41167295的博客
03-28 558
特征工程 3.1 特征工程目标 对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理 完成对于特征工程的分析，并对于数据进行一些图表或者文字总结 3.2 内容介绍 常见的特征工程包括： 异常处理： 通过箱线图（或 3-Sigma）分析删除异常值； BOX-COX 转换（处理有偏分布）； 长尾截断； 特征归一化/标准化： 标准化（转换为标准正态分布）； 归一化（抓换到 [0,1] 区间）； 针对幂...
AI实践营 Part 03：阿里云天池-二手车交易价格预测
2401_86388894的博客
07-29 679
我们使用PyTorch框架定义深度神经网络模型。在定义了网络结构之后，我们需要实例化这个模型，并定义适合回归任务的损失函数，比如均方误差（MSE）损失函数。# 假设我们已经通过某种方式确定了输入维度和隐藏层维度in_dim = data.drop(['SaleID', 'price'], axis=1).shape[1] # 假设除了SaleID和price外，其他都是特征。
天池案例-二手车交易价格预测-回归(xgb+lgb)
weixin_41175904的博客
07-14 2570
1 案例描述 赛题以预测二手车的交易价格为任务，评测标准：评价标准为MAE(Mean Absolute Error)。 2 代码详情 # 基础工具 import numpy as np import pandas as pd import warnings import matplotlib import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from scipy.special import jn from IPython.display i
天池二手车交易价格预测-task[5]-模型融合
数据挖掘学习笔记
04-04 408
集成模型往往在数据比赛中会有比较好的成绩 主要包括以下三种方法： 投票集成 平均 排名平均 1.简单加权平均 def Weighted_method(test_pre1,test_pre2,test_pre3,w=[1/3,1/3,1/3]): Weighted_result = w[0]*pd.Series(test_pre1)+w[1]*pd.Series(test_pre2)+w...
天池二手车交易价格预测--模型融合
qq_41167295的博客
04-11 457
模型融合 5.1 模型融合目标 对于多种调参完成的模型进行模型融合。 5.2 内容介绍 模型融合是比赛后期一个重要的环节，大体来说有如下的类型方式： 1、简单加权融合: 回归（分类概率）：算术平均融合（Arithmetic mean），几何平均融合（Geometric mean）； 分类：投票（Voting) 综合：排序融合(Rank averaging)，log融合 2、sta...
天池二手车交易价格预测---EDA-数据探索性分析
qq_41167295的博客
03-24 601
二、EDA-数据探索性分析 2.1 EDA目标 EDA的价值主要在于熟悉数据集，了解数据集，对数据集进行验证来确定所获得数据集可以用于接下来的机器学习或者深度学习使用。 当了解了数据集之后我们下一步就是要去了解变量间的相互关系以及变量与预测值之间的存在关系。 引导数据科学从业者进行数据处理以及特征工程的步骤,使数据集的结构和特征集让接下来的预测问题更加可靠。 完成对于数据的探索性分...
阿里云天池二手车价格预测数据集解析
资源摘要信息:"used_car_data.zip"是一个包含阿里云天池比赛相关数据集的压缩包，该比赛是关于二手车交易价格预测的。数据集分为两部分：训练集和测试集B。这些数据集是为了帮助参与者入门机器学习和数据挖掘而提供...
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