通过聚合决策树模型与提升模型进行车辆价格预测
摘要：预测二手车价格是一个更有趣和需要的问题，许多用户都关注。由于需要考虑准确预测而涉及的属性数量很高，因此车辆价格预测可能是一个具有挑战性的任务。预测过程中的主要步骤是收集和预处理数据。在这个项目中，使用Python脚本来对数据进行归一化、标准化和清洗，以避免机器学习算法中的不必要的噪音。本项目使用的数据集对于使用不同的预测技术进行类似研究非常有价值。基于数据集做出了许多假设。所提出的系统使用了决策树模型和梯度增强预测模型，二者结合以获得更准确的预测，所提出的模型经过评估表现良好。使用相同数据集对二手车未来价格进行预测将使用不同的模型。
作者：Auwal Tijjani Amshi
论文ID：2307.15982
分类：Machine Learning
分类简称：cs.LG
提交时间：2023-08-22