A226-基于机器学习的二手车价格预测数据分析可视化

【购买前必看】

1、关于我们

深度学习乐园是由python哥全职技术团队组建运营【团队成员为：复旦大学博士、华东理工爱丁堡博士、格拉斯哥博士、纽约大学硕士、浙江大学硕士】。

我们只做python业务，精通sklearn机器学习/torch深度学习/django/flask/vue全栈开发。

2、关于项目

我们从2018年开始，就专注于深度学习sci、ei、ccf、kaggle等，至今已有7年，共发表过10多篇顶刊顶会。

官网累积了数百个项目，已有3000多学员付费购买，圈子内有口皆碑：www.zzgcz.com （更多高级私密项目无法对外，联系微信定制：zzgcz_com）

3、售后承诺

包远程安装调试，所有项目均在本地运行通过，大部分都有截图和录屏。

支持二次修改，所有项目都是我们自己写的，改起来也非常容易。

加急定制1-2天可完成，这就是实力证明，远程验收满意后再付全款！

所有客户终身售后。兼职的人家都有主业，谁愿意持续服务你？

背景描述

了解一辆车的具体制造年份可以帮助评估其技术先进程度及潜在的折旧情况；检查车辆的行驶里程是判断其使用状况和未来维护成本的重要依据；了解车辆是否经历过事故及其修复情况对于评估车况则直接影响到车辆的安全性和可靠性。

本数据集来源于汽车市场网站 Cars.com。数据集收录了上千条车辆登记信息，每一条记录都详尽地描述了一辆待售车辆的关键属性，涵盖品牌与型号、制造年份、里程数、燃料类型、发动机规格、变速器类型、外观与内饰颜色、事故历史以及所有权状况等 9 个重要特征。

本项目通过系统的数据分析和建模过程，深入探讨了影响二手车价格的多方面因素，并尝试构建预测模型。主要结论如下:

1. 通过可视化分析、斯皮尔曼相关性分析及方差分析，发现二手车价格受到多个维度因素的综合影响，这些因素包括：汽车品牌、具体型号、制造年份、行驶里程、燃料类型、变速器类型、外观及内饰颜色、事故历史记录以及发动机排量。这表明二手车定价是一个复杂的多变量决策过程。

2. 尽管采用了随机森林和岭回归这两种常用的机器学习模型，但在预测二手车价格方面的表现均未达到理想效果，原因可能是：

3. 二手车价格分布大，难以捕捉高价车和低价车。

4. 不同车型、年份、配置的样本量可能不均衡，稀疏样本的极值可能会影响模型的稳定性。

数据说明