通过聚合决策树模型与Boosting模型进行车辆价格预测
机器学习
2023-08-22 v1
摘要
预测二手车价格是一个更为有趣且为众多用户所需的问题。由于需考虑大量属性以准确预测，车辆价格预测可能是一项具有挑战性的任务。预测过程中的主要步骤是数据的收集与预处理。本项目中构建了python脚本以对数据进行归一化、标准化与清洗，从而为机器学习算法避免不必要的噪声。本项目所使用的数据集可借助不同预测技术开展类似研究，颇具价值。基于该数据集作出了诸多假设。所提系统使用决策树模型与梯度提升预测模型，将二者结合以趋近于准确预测，所提模型经评估展现出 promising 的性能。借助同一数据集的未来二手车价格预测将包含不同模型。
引用
@article{arxiv.2307.15982,
title = {Vehicle Price Prediction By Aggregating decision tree model With Boosting Model},
author = {Auwal Tijjani Amshi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2307.15982},
year = {2023}
}