weixin_44414593的博客

这是一个学习赛，难度入门至中等。竞赛地址 任务目标就是根据给定的信息，包括车辆的品牌，类型，挂牌日期，燃油类型等预测售价。 引用情况 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import matplotlib.pyplot as plt from scipy.special import boxcox1p import seaborn as sns import warnin

PS:这个eda主要是抄的kaggle上的一个share，我在他的baseline基础上增加了我的内容。为啥我不自己做呢？因为初始特征就有81个，我懒啊。。。。。。另外eda的思想差不多，他的idea和我的idea差不多，一个个的赋值特征名称实在是太烦人了。 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import LabelEncoder import matplotlib.pyplot as plt from sci

# 数据分析 import pandas as pd import numpy as np import random as rnd from tqdm.notebook import tqdm # 数据可视化 import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 机器学习模型 from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.sv