天池_二手车交易价格预测

最新推荐文章于 2024-07-29 21:09:19 发布
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天池-二手车价格预测-Ensembling
qq_34446027的博客
04-04 1044
接上三篇：天池-二手车价格预测-EDA、天池-二手车价格预测-FE、 天池-二手车价格预测-Modeling 文首，深切哀悼新冠肺炎疫情牺牲烈士和逝世同胞。 0.Ensembling简介 模型融合简单来说就是通过对一组的基分类器以某种方式进行组合，以提升模型整体性能的方法。 1.常用方法 1.1 Voting Voting非常简单，假设对于一个二分类问题，有n个基础模型，采取投票制的方法，投票多者...
天池-二手车价格预测-FE
qq_34446027的博客
03-28 537
接上一篇：天池-二手车价格预测-EDA 0.FE简介 特征工程（Feature Engineering，简称FE），是一个使用领域知识通过数据挖掘技术从原始数据中提取特征的过程。 1.主要工作 数据挖掘领域有一句很有名的话：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限。由此可见，在给定数据的情况下，一个好的特征工程的重要性。 显然，针对不同类型的数据，不同的模型与算法，要采用与之相...
【天池学习笔记】二手车交易价格预测
i6223671的博客
04-12 5160
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
数据竞赛入门系列——天池二手车交易价格预测【2】数据分析——EDA
hzyaaa123的博客
03-24 1955
数据竞赛入门系列——天池二手车交易价格预测【2】数据分析——EDA一、介绍二、数据集观察2.1 加载数据2.2 数据形状总览2.2.1 训练集形状2.2.2 测试集形状2.3 数据集统计量总览三、数据集的缺失和异常处理3.1 查看缺失值情况3.2 查看异常值检测四、数据集分布情况五、数据集特征分析5.1 类别特征分析5.2 数字特征分析5.2.1 相关性分析5.2.2 查看几个数值特征的偏度和峰度...
天池二手车交易价格预测-Task1
jianghusanren3的博客
03-21 1790
一、注册天池账号 二、熟悉赛题 三、下载数据集
python二手车价格预测_天池_二手车交易价格预测数据分析
weixin_35647541的博客
12-23 1423
字典FieldDescriptionSaleID交易ID，唯一编码name汽车交易名称，已脱敏regDate汽车注册日期，例如20160101，2016年01月01日model车型编码，已脱敏brand汽车品牌，已脱敏bodyType车身类型：豪华轿车：0，微型车：1，厢型车：2，大巴车：3，敞篷车：4，双门汽车：5，商务车：6，搅拌车：7fuelType燃油类型：汽油：0，柴油：1，液化石油气：...
天池竞赛二手车价格预测项目源码+项目说明+数据集（高分项目）
最新发布
12-29
天池竞赛二手车价格预测项目源码+项目说明+数据集（高分项目），该项目是一个二手车交易价格预测比赛，参赛者需要使用给定的训练集和测试集数据集，通过构建合适的机器学习模型，预测二手车的交易价格。 在该项目中...
天池_二手车价格预测_Task4_建模调参
12-20
在二手车价格预测任务中，建模和参数调整是至关重要的步骤。这个任务旨在预测二手车的准确价格，帮助买家和卖家作出明智的决策。在进行建模时，我们需要考虑数据的质量、特征工程、模型选择以及模型优化等多个方面。...
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、...
天池比赛二手车交易价格预测400分notebook.ipynb
04-12
天池比赛二手车交易价格预测
二手车交易价格预测.ipynb
03-24
可视化探索的一个简单的demo,一个可视化的大概的过程，方便一些新手的学习。 可视化探索的一个简单的demo,一个可视化的大概的过程，方便一些新手的学习。 可视化探索的一个简单的demo,一个可视化的大概的过程，方便一些新手的学习。
天池二手车价格预测-EDA-数据探索性分析
sinat_26566137的博客
03-26 514
EDA-数据探索性分析 1、加载数据 2、枚举特征分类统计 3、数字特征可视化 4、特征扩充 5、数字特征异常值检测 6、正态分布检测 7、对数转化图形对比 8、对数正态转化 9、数字特征异常值检测(正态变换后) 10、特征选择(根据数据分布) 11、特征选择(l岭回归) 12、特征选择(逐步回归) 13、特征选择(xgboost) EDA-数据探索性分析 实现思路，按目录步骤实现如下： 步骤1，...
模型笔记
jasonxu的博客
10-20 206
1、减小过拟合：数据增广、正则化、droupout、提前终止、bagging方法。https://mp.youkuaiyun.com/postedit/100112018 2、损失函数：logistics loss、softmax loss、cross entropy loss的比较。 https://blog.youkuaiyun.com/yuechuen/article/details/70953796 （公式有...
天池案例-二手车交易价格预测-回归(xgb+lgb)
weixin_41175904的博客
07-14 2630
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
阿里天池二手车交易价格预测(一)——EDA
Ryan的博客
10-01 1195
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
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
07-29 762
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。
天池二手车交易价格预测--模型融合
qq_41167295的博客
04-11 472
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...
天池二手车价格预测-模型融合
hongjiangfen的博客
04-04 640
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 完成对于多种模型的融合 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...
天池大赛二手车交易价格预测csdn
01-14
天池大赛是一个面向数据科学竞赛的平台，近年来二手车交易价格预测一直是热门赛题之一。在这个比赛中，参赛者需要利用给定的二手车交易数据集，通过数据挖掘和机器学习的方法，预测二手车的交易价格。这不仅对于参赛...
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