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标题二手车交易价格预测：模型融合 模型融合介绍 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 stacking/blending: 构建多层模型，并利用预测结果再拟合预测。 boosting/bagging（在...

建模与调参 内容介绍 线性回归模型： 线性回归对于特征的要求； 处理长尾分布； 理解线性回归模型； 模型性能验证： 评价函数与目标函数； 交叉验证方法； 留一验证方法； 针对时间序列问题的验证； 绘制学习率曲线； 绘制验证曲线； 嵌入式特征选择： Lasso回归； Ridge回归； 决策树； 模型对比： 常用线性模型；...

文章目录 一、前言 二，具体步骤 1.数据导入 2.删除异常值 3.特征构造 4、特征筛选 — — 过滤式 三、小结

二手车交易价格预测：数据的探索性分析 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...